27 сентября 2024 года
Free hybrid event
Присоединяйся к нам, когда мы погрузимся в модель Segment Anything Model 2 (SAM 2) от Meta AI и поймем, для каких приложений в реальном времени она может использоваться в различных отраслях.
29 июля 2024 года компания Meta AI выпустила вторую версию своей модели сегментации чего угодно - SAM 2. Новая модель может точно определять, какие пиксели принадлежат целевому объекту как на изображениях, так и на видео! Самое приятное, что модель способна последовательно отслеживать объект на всех кадрах видео в режиме реального времени. SAM 2 открывает захватывающие возможности для редактирования видео, создания смешанной реальности и более быстрого аннотирования визуальных данных для обучения систем компьютерного зрения.
Опираясь на успех оригинального SAM, который использовался в таких областях, как морские науки, спутниковая съемка и медицина, SAM 2 решает такие задачи, как быстро движущиеся объекты и изменения внешнего вида. Повышенная точность и эффективность делают его универсальным инструментом для широкого спектра приложений. В этой статье мы сосредоточимся на том, где можно применитьSAM 2 и почему он важен для сообщества ИИ.
Segment Anything Model 2 - это усовершенствованная базовая модель, которая поддерживает визуальную сегментацию с подсказками, или PVS, как в изображениях, так и в видео. PVS - это техника, при которой модель может сегментировать или идентифицировать различные части изображения или видео на основе определенных подсказок или вводов, сделанных пользователем. Эти подсказки могут быть в виде кликов, квадратиков или масок, которые выделяют интересующую область. Затем модель генерирует маску сегментации, которая очерчивает указанную область.
Архитектура SAM 2 развивает оригинальную SAM , расширяя возможности сегментации изображений до сегментации видео. В ней есть легкий декодер масок, который использует данные изображения и подсказки для создания масок сегментации. Для видео SAM 2 представляет систему памяти, которая помогает запоминать информацию из предыдущих кадров, обеспечивая точное отслеживание во времени. Система памяти включает в себя компоненты, которые хранят и запоминают детали о сегментируемых объектах. SAM 2 также может работать с окклюзиями, отслеживать объекты на протяжении нескольких кадров и справляться с неоднозначными подсказками, генерируя несколько возможных масок. SAM Передовая архитектура 2 делает его очень способным как в статичных, так и в динамичных визуальных средах.
В частности, что касается сегментации видео, то SAM 2 достигает более высокой точности при втрое меньшем количестве взаимодействий с пользователем по сравнению с предыдущими методами. Для сегментации изображений SAM 2 превосходит оригинальную модель Segment Anything Model (SAM), будучи в шесть раз быстрее и точнее. Это улучшение было продемонстрировано в исследовательской работе SAM 2 на 37 различных наборах данных, включая 23, на которых ранее тестировался SAM .
Интересно, что при разработке SAM 2 от Meta AI был создан самый большой на сегодняшний день набор данных по сегментации видео - SA-V. Этот обширный набор данных включает более 50 000 видео и 35,5 миллиона масок сегментации и был собран благодаря интерактивному вкладу пользователей. Аннотаторы давали подсказки и вносили коррективы, чтобы помочь модели обучаться на самых разных сценариях и типах объектов.
Благодаря расширенным возможностям сегментации изображений и видео SAM 2 можно использовать в различных отраслях. Давай изучим некоторые из этих применений.
Новая модель сегментации Meta AI может быть использована в приложениях дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR). Например, SAM 2 может точно идентифицировать и сегментировать объекты реального мира и сделать взаимодействие с виртуальными объектами более реалистичным. Это может быть полезно в различных областях, таких как игры, образование и обучение, где реалистичное взаимодействие между виртуальными и реальными элементами крайне важно.
Поскольку такие устройства, как AR-очки, становятся все более совершенными, возможности SAM 2 вскоре могут быть интегрированы в них. Представь, что ты надеваешь очки и осматриваешь свою гостиную. Когда твои очки сегментируются и заметят миску с водой для твоей собаки, они могут напомнить тебе, что ее нужно наполнить, как показано на изображении ниже. Или, если ты готовишь новый рецепт, очки могут определить ингредиенты на столешнице и предоставить пошаговые инструкции и советы, улучшая твой опыт приготовления и гарантируя, что у тебя под рукой есть все необходимое.
Исследования с использованием модели SAM показали, что она может применяться в специализированных областях, таких как сонарная визуализация. Сонарная съемка сопряжена с уникальными трудностями из-за низкого разрешения, высокого уровня шума и сложной формы объектов на изображениях. Тонко настроив SAM для сонарных изображений, исследователи продемонстрировали его способность точно сегментировать различные подводные объекты, такие как морской мусор, геологические образования и другие объекты, представляющие интерес. Точная и надежная подводная визуализация может использоваться в морских исследованиях, подводной археологии, рыболовстве и наблюдении для решения таких задач, как картирование среды обитания, обнаружение артефактов и выявление угроз.
%25201.avif)
Поскольку SAM 2 развивает и совершенствует многие из проблем, с которыми столкнулся SAM , он обладает потенциалом для дальнейшего улучшения анализа сонарных изображений. Его возможности точной сегментации могут помочь в различных морских приложениях, включая научные исследования и рыболовство. Например, SAM 2 может эффективно очерчивать подводные структуры, обнаруживать морской мусор и идентифицировать объекты на гидролокационных изображениях, способствуя более точной и эффективной подводной разведке и мониторингу.
Вот потенциальные преимущества использования SAM 2 для анализа изображений, полученных с помощью сонара:
Интегрировав SAM 2 в процессы сонарной визуализации, морская индустрия сможет добиться большей эффективности, точности и надежности в подводной разведке и анализе, что в конечном итоге приведет к лучшим результатам в морских исследованиях.
Еще одно применение SAM 2 - автономные транспортные средства. SAM 2 может точно идентифицировать такие объекты, как пешеходы, другие транспортные средства, дорожные знаки и препятствия в режиме реального времени. Уровень детализации, который может обеспечить SAM 2, необходим для принятия решений о безопасной навигации и предотвращении столкновений. Точно обрабатывая визуальные данные, SAM 2 помогает создать подробную и достоверную карту окружающей среды и приводит к принятию более эффективных решений.
SAM Способность 2 хорошо работать в различных условиях освещения, при смене погоды и в динамичной среде делает его надежным для автономных транспортных средств. Будь то оживленная городская улица или туманное шоссе, SAM 2 может последовательно идентифицировать и точно сегментировать объекты, чтобы автомобиль мог правильно реагировать на различные ситуации.
Однако следует помнить о некоторых ограничениях. Для сложных, быстро движущихся объектов SAM 2 иногда может упустить мелкие детали, а его прогнозы могут стать нестабильными в разных кадрах. Кроме того, SAM 2 может иногда путать несколько похожих объектов в переполненных сценах. Именно поэтому интеграция дополнительных датчиков и технологий играет ключевую роль в приложениях для автономного вождения.
Мониторинг окружающей среды с помощью компьютерного зрения может быть непростым делом, особенно когда не хватает аннотированных данных, но именно это и делает его интересным приложением для SAM 2. SAM 2 можно использовать для отслеживания и анализа изменений в природных ландшафтах, точно сегментируя и идентифицируя различные экологические особенности, такие как леса, водоемы, городские районы и сельскохозяйственные угодья, по спутниковым или беспилотным снимкам. В частности, точная сегментация помогает отслеживать вырубку лесов, урбанизацию и изменения в землепользовании с течением времени, предоставляя ценные данные для сохранения окружающей среды и планирования.
Вот некоторые из преимуществ использования такой модели, как SAM 2, для анализа изменений окружающей среды с течением времени:
Демонстрация Segment Anything 2 - отличный способ опробовать модель на видео. Используя возможности PVS в SAM 2, мы взяли старое видеоUltralytics с YouTube и смогли сегментировать три объекта или человека в видео и пикселизировать их. Традиционно редактирование трех людей из такого видео было бы трудоемким и утомительным и требовало бы ручной покадровой маскировки. Однако SAM 2 упрощает этот процесс. С помощью нескольких кликов на демонстрационной панели ты сможешь защитить личность трех интересующих тебя объектов за считанные секунды.
Демо-версия также позволяет опробовать несколько различных визуальных эффектов, например, навести прожектор на объекты, которые ты выбрал для отслеживания, и стереть отслеживаемые объекты. Если тебе понравилась демо-версия и ты готов начать внедрять инновации с SAM 2, загляни на страницу документации моделиUltralytics SAM 2, где ты найдешь подробные инструкции по работе с моделью. Изучи возможности, шаги по установке и примеры, чтобы полностью использовать потенциал SAM 2 в своих проектах!
Segment Anything Model 2 (SAM 2) от Meta AI преобразует сегментацию видео и изображений. По мере совершенствования таких задач, как отслеживание объектов, мы открываем новые возможности в видеомонтаже, смешанной реальности, научных исследованиях и медицинской визуализации. Упрощая сложные задачи и ускоряя аннотации, SAM 2 готов стать важным инструментом для сообщества ИИ. Продолжая исследовать и внедрять инновации с помощью таких моделей, как SAM 2, мы можем ожидать еще больше революционных применений и достижений в различных областях!
Узнай больше об искусственном интеллекте, изучив наш репозиторий на GitHub и присоединившись к нашему сообществу. Загляни на страницы наших решений, чтобы получить подробную информацию об ИИ в производстве и здравоохранении. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
