AIGC 011-SAM第一个图像分割大模型-分割一切！
AIGC 011-SAM第一个图像分割大模型-分割一切！0 论文工作
这篇论文介绍了 Segment Anything (SA) 项目，这是一个全新的图像分割任务、模型和数据集。SA 项目是一个具有里程碑意义的工作，它为图像分割范畴带来了新的机会和挑衅。该项目的模型和数据集将推动计算机视觉根本模型的研究，为构建更强盛、更通用的图像分割模型奠基根本。
Segment Anything (SA) 项目提出了一种新的图像分割任务、模型和数据集。研究职员利用一个高效的模型，在数据收集循环中构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过 10 亿个掩码，覆盖了 1100 万张经过答应和尊重隐私的图像。该模型被设计并训练成可提示的，因此它可以零样本迁移到新的图像分布和任务中。对多个任务的评估表明，该模型的零样天性能令人印象深刻，通常可以与或甚至超过先前完全监视的结果。为了促进计算机视觉根本模型的研究，Segment Anything 模型 (SAM) 和包含 10 亿个掩码和 1100 万张图像的对应数据集 (SA-1B) 已发布在 https://segment-anything.com 上。
CLIP-diffusion-SAM-LRM再有就是一些多模态大模型，可以发现大模型的本领开始在开始在不同的视觉任务上开始涌现。
从目前来看无论2d照旧3d方面都是大力出古迹。在十亿级别的数据上2d大模型本领得到很强的展现。在这一点上3d数据集就差很多，一方面数据量有限，别的一方面3d数据集都是合成数据集，对模型泛化本领照旧有限制。
接下来我们想分享的3d明白的论文，无论是nerf基照旧Gaussian基都是以CLIP大概SAM为根本。这真的是一件很酷的事情。
论文链接
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1论文方法
[*]任务、模型和数据集:
任务: SA 项目定义了一个新的图像分割任务，旨在构建一个可以处理各种图像和分割场景的通用模型。
模型: 论文提出了一种高效的分割模型，可以被提示（promptable），即可以零样本迁移到新的图像分布和任务中。
数据集: 该项目构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过 10 亿个掩码，覆盖了 1100 万张经过答应和尊重隐私的图像。
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[*]模型特点:
可提示性: 模型被设计成可提示的，这意味着它可以根据不同的提示（例如点、框或文本描述）进行分割，无需重新训练。
零样本迁移: 模型可以零样本迁移到新的图像分布和任务中，无需额外的训练数据。
[*]评估结果:
论文在多个任务上评估了模型的本领，发现其零样天性能非常精彩，通常可以与或甚至超过先前完全监视的结果。
[*]贡献:
SAM项目定义了一个新的图像分割任务，为计算机视觉范畴的研究开辟了新方向。
SAM模型 (SAM) 和数据集 (SA-1B) 的发布，将推动计算机视觉根本模型的研究。
方法实现:
论文没有具体描述模型的具体实现细节，但夸大模型的可提示性和零样本迁移本领。zero-shot的本领重要照旧对比学习来展现的，即相似度。
论文中提到模型是高效的，可能使用了Transformer 大概其他高效的架构。
长处:
大规模数据集: SAM数据集的规模非常大，包含了丰富的图像和分割信息，有助于训练更强盛的模型。
可提示性: 模型的可提示性使其可以处理各种分割任务，提高了模型的通用性。
零样本迁移: 模型的零样本迁移本领，降低了模型应用的门槛，方便研究职员将其应用于新的任务和场景。
2 结果
这个可以去官网去体验。
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