SegmentAnything 模型（SAM）：万物可分割 AI 模型，11亿＋掩码数据集可提取-Toy模板网

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Meta AI 开源万物可分割 AI 模型，11亿＋掩码数据集可提取

SAM Demo：https://segment-anything.com/

开源地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything

论文地址：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/

SA-1B数据集：https://ai.facebook.com/datasets/segment-anything/

根据 Meta AI 官方博客，Meta AI 宣布推出了一个名为“分割一切模型”（SAM）的 AI 模型，该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图。

图像分割是计算机视觉领域的一项核心任务，在科学图像分析、照片编辑等各类场景中拥有广泛应用。Meta AI 表示，推出 Segment Anything 项目的目的是为了实现分割技术的大众化。除通用 Segment Anything 模型（SAM）之外，他们还发布了 Segment Anything 1-Billion（SA-1B）掩码数据集。作为有史以来体量最大的分割数据集，Segment Anything 能够支持广泛的应用场景，并助力计算机视觉基础模型的进一步研究。

项目演示

在图像中指定要分割的内容的提示，可以实现各种分割任务，而无需额外的训练。

SegmentAnything 模型（SAM）：万物可分割 AI 模型，11亿＋掩码数据集可提取

SAM 可以接受来自其他系统的输入提示，例如，根据 AR / VR 头显传来的用户视觉焦点信息，来选择对应的物体。Meta AI 团队通过发展可以理解现实世界的 AI，为未来元宇宙之路铺平道路。

SegmentAnything 模型（SAM）：万物可分割 AI 模型，11亿＋掩码数据集可提取

或者，利用来自物体检测器的边界框提示，实现文本到物体的分割。

SegmentAnything 模型（SAM）：万物可分割 AI 模型，11亿＋掩码数据集可提取

SAM 的工作原理：提示分割

SAM 是一种基础模型，可以使用“提示”技术对新数据集和任务执行零样本和少样本学习。经过训练，SAM 能够根据任何提示返回有效的分割掩码，包括前景 / 背景点、粗框或掩码、自由格式文本等一切能够指示图像内分割内容的信息。即使提示不够明确且可能指代多个对象，输出也应合理有效。Meta AI 团队通过这项任务对模型进行预训练，引导其通过提示解决常规的下游分割任务。

SAM 模型需要在网络浏览器的 CPU 上实时运行，这样标注者才能与 SAM 实时交互并高效进行标注。在工作原理层面，图像编码器会为图像生成一次性嵌入，而轻量级编码器则将所有提示实时转换为嵌入向量。之后，将这两个信息源组合在一个负责预测分割掩码的轻量级解码器内。在计算图像嵌入之后，SAM 能够在 50 毫秒内根据网络浏览器中的任意提示生成相应分割。

SAM 模型遵循了基础模型的思路，包括三个主要方面：简单且可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框；直观的标注流程，与模型设计紧密相连；一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。12SAM 模型已经学会了“物体”的一般概念，即使在未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例中也能表现出色。2SAM 模型是 Meta 发布的史上首个图像分割基础模型，将 NLP 领域的 prompt 范式引进 CV，让模型可以通过 prompt 一键抠图。

此外，SAM 还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。最强大的是，Meta 实现了一个完全不同的 CV 范式，你可以在一个统一框架 prompt encoder 内，指定一个点、一个边界框、一句话，直接一键分割出物体。

对此，腾讯 AI 算法专家金天表示，「NLP 领域的 prompt 范式，已经开始延展到 CV 领域了。而这一次，可能彻底改变 CV 传统的预测思路。这一下你可以真的可以用一个模型，来分割任意物体，并且是动态的！」英伟达 AI 科学家 Jim Fan 对此更是赞叹道：我们已经来到了计算机视觉领域的「GPT-3 时刻」！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-481168.html

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