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论文地址：Segment Anything
前言回答3个问题就能搞懂SAMimage encode工作机制Prompt encode的工作机制mask decode如何融入根据image embedding与prompt embedding来预测mask2个值得注意的细节：如何处理模糊感知如何构model-in-loop dataset (three stage)assisted-manualsemi-automaticFully automatic如何用segment anything进行zero-shot迁移如何用sam进行edge detection如何用sam进行instance segmentation如何用sam实现text-to-mask总结基于SAM 二次开发的工作参考文献
前言
近日，MetaAI团队开源了一个用于分割的10亿个masks，1100w张图片数据集SA-1B。并开开源了基于此数据集训练的模型。这应该是目前CV分割领域最强的基础模型。
回答3个问题就能搞懂SAM
segment anything model（SAM）能根据用户给定的prompt，分割出该prompt对应的mask。它的工作pipeline如下图所示，主要包含3个步骤：
- 通过image encode提取图片的embedding。这个过程很耗时，不过对每一张图片只需计算一次。
- 通过prompt encode对用户传入的prompt进行编码
- 通过mask decoder对image embedding与prompt emnbedding进行解码，提取所用感兴趣的分割。
SAM它能够实现与用户交互的实时性。这是因为最耗时的image enbedding会在用户上传图片的时候计算好，交互时只需推理prompt encode与mask decode这两个轻量的模块。下面我们来看它是怎么做的。
image encode工作机制
采用的是基于MAE2预训练的ViT模型，在最后接了2层卷积层进行降维。模型的输出是图片，模型的输出,下采样了16倍。
Prompt encode的工作机制
两类prompt，离散型（point、boxes、text），稠密型（mask）
- Points prompt 采用了文献1的位置编码方式，给定点的坐标与前景点/背景点的标签，返回的point embedding。只有一个点为什么是这是为了和box promot处理方式保持一致，对point进行了padding操作。
- box prompt。box可以视为2个点组成，故可采用point promot的位置编码操作，其返回也是
- text prompt。论文中提出一个概念性的验证（proof-of-concept），可以用CLIP的text encode，最后在其维度进行处理。
mask decode如何融入根据image embedding与prompt embedding来预测mask
Mask decode的主要工作流程如下图所示。其输入包含两部分：image embedding与prompt embedding。其输出也包含两部分：预测的masks与每个mask对应的IoU分数。
2个值得注意的细节：
如何处理模糊感知
什么是模糊感知呢（ambiguity-aware）。举个🌰，假设一张图片有一个人身穿印有小汽车的T恤，当用户给了一个T恤上小汽车位置prompt，模型该输出什么mask呢? 是小汽车还是T恤还是人？
Meta的解决方案是，一个prompt对应多个输出，以上面的case为例，此时模型输出3个mask，分别是小汽车（sub-part）、T恤（part）和人（object）。在训练阶段，只反向传播着三个mask误差最低的mask。在推理时返回置信度最高的mask作为输出。
下图为论文中给的示例
如何构model-in-loop dataset (three stage)
assisted-manual
先用开源数据集进行训练SAM，再结合交互式的标注方法进行人工标注。随后再仅用标注的数据进行retrain。这个过程进行了6轮，通过模型的迭代，标注人员的标注时间从34s/mask降低到14s/mask（一张图片8-9分钟左右），并且分割的粒度不断细化，从20masks/image提升到44masks/image(说明模型效果不断提升)。这个阶段总计获得120k标注图片，总计4.3M masks。
值得注意的时，标注时标注人员也会打语义标签，它的标签是灵活的，不局限于给定的几类。
semi-automatic
这个阶段的主要目的是提升mask的多样性，核心目的是让模型能够segment anything。首先会通过预训练的模型检测出显著性较高的mask，随后让标注人员完善显著性不高的物体的标注。retrain过程重复了5次。由于标注的粒度更细，且更不显著，标注速率回升到34s/mask。在这个阶段总计标注了180k的图片得到5.9M的mask。每张图片的平均mask从44提升至72。通过上述两个阶段总计获得10.2M的mask，300k图片。
值得注意的是，为了获得显著性的mask，meta基于第一阶段的mask构建bounding box训练了一个检测模型。将被检测到的mask作为显著性mask。
Fully automatic
在全自动阶段，模型会默认给定32*32的点阵作为prompt（总计1024个点）。根据感知模糊规则，每个点有3个mask，部分(part)、子部分(sub-part)、整体(object)的mask (总计3072mask)。再根据模型的IOU预测模块给这个点的mask进行打分，并返回稳定的mask。最后再根据非极大抑制来过滤重复的mask。为了进一步提升小mask的质量，meta还对这部分区域进行了重叠crop再预测，再合并多个crop image的分割结果。通过这个全自动的样本制造过程，总计得到11M的图片(图片平均分辨率3300x4950)，1.1B高质量的mask。
值得注意的是，稳定mask的判别条件：如果将mask 的semantic map分别按照阈值进行二值化得到的mask一致，则认为是稳定的mask。
如何用segment anything进行zero-shot迁移
下面主要概述下如何用sam做edge detection，即如何基于text生成mask。
如何用sam进行edge detection
类似创建dataset的Fully automatic方案。这里会预先给定的点阵作为point prompt。这样总计可以得到768个mask。随后通过非极大抑制过滤重复mask，再对每个mask用Sobel算子提取边缘，最后再对提取的边缘用非极大抑制进行细化。
（真的是强行zero-shot，上面的pipeline计算成本非常非常高）
如何用sam进行instance segmentation
先通过一个检测模型检测出object的bounding box，随后在用bounding box作为box prompt获得实例分割图。
如何用sam实现text-to-mask
这个任务根据输入的文本分割出图中所有符合的实例。meta还没有填这个坑只是提出了一个概念性的验证（proof-of-concept）。在训练过程中，将mask区域大小大于100^2的mask对应图片区域的CLIP image embedding作为prompt的输入。由于CLIP的image embedding和text embedding做了对齐，因此在推理阶段可以将文本的embedding作为prompt来检测相关的segment。
总结
SAM从算法层面来看，基本都是已有的算法。他的亮点主要在于model-in-loop创建数据集的pipeline和二阶段推理交互逻辑（先提取图片特征，在用一个轻量模型配合用户做交互）。之所以能够达到这么惊艳的效果，主要还是取决于训练的样本足够大、质量足够高。他让我们看到了现有模型的上界。
基于SAM 二次开发的工作
项目名称 | description | 相关信息 |
Track-Anything | 视频目标跟踪与分割 | |
Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once | 基于多模态prompt分割 （point、box、mask、audio、text） | |
caption anything | 生成sam分割实体的描述。底层架构：SAM, BLIP2, ChatGPT | |
edit anything | 将sam集成到stable-diffusion中。简化inpaint gnerate过程。底层架构：SAM， StableDIffusion，ContorlNet, BLIP2 | |
Semantic Segment Anything (SSA) | 给sam开源的SA-1B的mask打上语义标签。获得一个新的数据集SSA-1B | |
salt | 基于pypq5和SAM开发的segment标注工具 | |
grounded-segment-anything | 集成SAM，whisper，ChatGPT，diffusion model，BLIP等来解决一些复杂的cv问题，如inpaint 生成、control生成、基于whisper生成，实例分割，目标追踪等 | ㅤ |
Segment Anything for Stable Diffusion WebUI | 将SAM集成到stable-diffusion-webUI中 | |
fast SAM | 提速50倍 | |
mobile SAM | 比fast sam模型小7倍，速度快5倍 | |
集成了sam的labelme标注工具 |
参考文献
- 作者:莫叶何竹🍀
- 链接:http://www.myhz0606.com/article/sam
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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