AIGC 011-SAM第一個圖像分割大模型-分割一切！
文章目錄
- 0 論文工作
- 1論文方法
- 2 效果
0 論文工作
這篇論文介紹了 Segment Anything (SA) 項目，這是一個全新的圖像分割任務、模型和數據集。SA 項目是一個具有里程碑意義的工作，它為圖像分割領域帶來了新的機遇和挑戰。該項目的模型和數據集將推動計算機視覺基礎模型的研究，為構建更強大、更通用的圖像分割模型奠定基礎。
Segment Anything (SA) 項目提出了一種新的圖像分割任務、模型和數據集。研究人員利用一個高效的模型，在數據收集循環中構建了迄今為止最大的分割數據集，包含超過 10 億個掩碼，覆蓋了 1100 萬張經過許可和尊重隱私的圖像。該模型被設計并訓練成可提示的，因此它可以零樣本遷移到新的圖像分布和任務中。對多個任務的評估表明，該模型的零樣本性能令人印象深刻，通常可以與或甚至超過先前完全監督的結果。為了促進計算機視覺基礎模型的研究，Segment Anything 模型 (SAM) 和包含 10 億個掩碼和 1100 萬張圖像的對應數據集 (SA-1B) 已發布在 https://segment-anything.com 上。
CLIP-diffusion-SAM-LRM再有就是一些多模態大模型，可以發現大模型的能力開始在開始在不同的視覺任務上開始涌現。
從目前來看無論2d還是3d方面都是大力出奇跡。在十億級別的數據上2d大模型能力得到很強的展現。在這一點上3d數據集就差很多，一方面數據量有限，另外一方面3d數據集都是合成數據集，對模型泛化能力還是有限制。
接下來我們想分享的3d理解的論文，無論是nerf基還是Gaussian基都是以CLIP或者SAM為基礎。這真的是一件很酷的事情。
論文鏈接
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1論文方法
- 任務、模型和數據集:
任務: SA 項目定義了一個新的圖像分割任務，旨在構建一個可以處理各種圖像和分割場景的通用模型。
模型: 論文提出了一種高效的分割模型，可以被提示（promptable），即可以零樣本遷移到新的圖像分布和任務中。
數據集: 該項目構建了迄今為止最大的分割數據集，包含超過 10 億個掩碼，覆蓋了 1100 萬張經過許可和尊重隱私的圖像。
- 模型特點:
可提示性: 模型被設計成可提示的，這意味著它可以根據不同的提示（例如點、框或文本描述）進行分割，無需重新訓練。
零樣本遷移: 模型可以零樣本遷移到新的圖像分布和任務中，無需額外的訓練數據。 - 評估結果:
論文在多個任務上評估了模型的能力，發現其零樣本性能非常出色，通常可以與或甚至超過先前完全監督的結果。 - 貢獻:
SAM項目定義了一個新的圖像分割任務，為計算機視覺領域的研究開辟了新方向。
SAM模型 (SAM) 和數據集 (SA-1B) 的發布，將推動計算機視覺基礎模型的研究。
方法實現:
論文沒有詳細描述模型的具體實現細節，但強調模型的可提示性和零樣本遷移能力。zero-shot的能力主要還是對比學習來展現的，即相似度。
論文中提到模型是高效的，可能使用了Transformer 或者其他高效的架構。
優點:
大規模數據集: SAM數據集的規模非常大，包含了豐富的圖像和分割信息，有助于訓練更強大的模型。
可提示性: 模型的可提示性使其可以處理各種分割任務，提高了模型的通用性。
零樣本遷移: 模型的零樣本遷移能力，降低了模型應用的門檻，方便研究人員將其應用于新的任務和場景。
2 效果
這個可以去官網去體驗。
