Segment Anything

什麼是Segment Anything？

Segment Anything Model (SAM) 由 Meta AI 開發，是一款突破性的 AI 模型，旨在革新我們與圖像互動的方式。其能以一鍵「切割」圖像中的任何物體的能力，使 SAM 成為計算機視覺領域的一次重大進步。這種創新的分割系統以零-shot 泛化運作，意味著它能夠識別和分割不熟悉的物體和圖像，而無需額外的訓練，這使其成為各種應用的多功能工具。

Segment Anything的特色是什麼？

• 可提示的分割：SAM 利用多種輸入提示，使用戶能精確指定希望在圖像中分割的內容。這種靈活性支持多種分割任務，無需進行額外的訓練或調整。

• 與點及框的互動：用戶可直接利用點或邊界框與圖像互動，使選擇對象進行分割的過程變得直觀。

• 自動分割：SAM 的一大亮點是其能自動分割給定圖像中的每個可識別物體，簡化了用戶的編輯過程。

• 多重掩模生成：當面對模糊提示時，SAM 能生成多個有效的分割掩模，為用戶的專案提供多種選擇。

• 整合能力：SAM 設計旨在與其他系統無縫運作。例如，未來它可以接收增強現實/虛擬現實耳機的輸入，根據用戶的視線進行對象分割，從而增強沉浸式環境中的用戶體驗。

• 輸出多樣性：SAM 生成的掩模可用作各種其他 AI 系統或應用的輸入。它們可用於視頻跟蹤、圖像編輯、3D 建模，甚至是拼貼等創意任務。

• 零-shot 泛化：SAM 內在地理解物體概念，使其能夠無需額外訓練便能泛化到不熟悉的物體和圖像，這在 AI 領域絕對是一次顛覆性的創新。

Segment Anything的特性是什麼？

• 高效設計：SAM 的設計旨在高效，採用一次性圖像編碼器和輕量級掩模解碼器的雙組件結構。這種設計可實現快速執行，響應時間僅需幾毫秒。

• 廣泛數據集訓練：SAM 的能力基於其對超過 11 億分割掩模進行的訓練，這些掩模來自約 1100 萬張精心篩選的圖像。

• 性能優化：該模型使用 Vision Transformer (ViT-H) 架構，優化了提示和掩模解碼過程，以確保快速輸出，支持實時應用。

Segment Anything的使用案例有哪些？

SAM 的強大功能使其適用於多種應用場景，涵蓋各個領域：

• 創意產業：攝影師和圖形設計師可以利用 SAM 的分割能力來簡化編輯過程，快速隔離主體並提升視覺作品的質量。

• 增強和虛擬現實：SAM 可以顯著提升增強現實/虛擬現實環境中的用戶體驗，允許用戶根據實時輸入（例如視線或手勢）進行對象的分割和操控。

• 物體識別和跟蹤：在自動化系統或機器人技術中，SAM 可用於實時物體識別和跟蹤，使機器能準確理解並與其環境互動。

• 醫學影像學：醫療專業人員可利用 SAM 對醫學影像中的解剖結構進行分割，協助診斷和治療規劃。

• 遊戲與互動媒體：遊戲開發者可以利用 SAM 創造互動体验，通過動態物體分割增強遊戲的玩法，使其更具吸引力。

如何使用Segment Anything？

要充分發揮 Segment Anything Model 的能力，用戶可以通過其互動界面進行操作。通過在目標圖像上選擇點或邊界框，系統將自動執行物體分割。用戶還可以嘗試在 SAM 網站上提供的演示，親自探索其功能。對於開發人員，SAM 的功能可以通過提供的 API 和 GitHub 資源集成到自定義應用中。