论文名称：Segment Anything
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643
开源地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything
demo地址：Segment Anything | Meta AI
主要贡献：开发一个可提示的图像分割的基础模型，在一个广泛的数据集上预训练，解决新数据分布上的一系列下游分割问题
1. Introduction
1.1 任务
通过使用‘prompt’技术对新的数据集和任务执行zero shot和few shot学习受到启发，提出可交互式图像分割模型，目标是在给定任何分割提示下返回一个有效的分割掩码（见图1a）。提示只是指定要在图像中分割的内容，可以有效的输出，即使提示是模棱两可的，可以指多个对象，输出应该是一个合理的至少一个对象的mask。使用提示分割任务作为训练前的目标，并通过提示工程来解决一般的下游分割任务。
1.2 模型
提示词编码器嵌入提示+图像编码器计算图像嵌入+轻量级掩码解码器中来预测分割掩码=Segment Anything，SAM（见图1b）。通过将SAM分离为一个图像编码器和一个快速提示编码器/掩码解码器，相同的图像嵌入可以用不同的提示被重用。给定一个图像嵌入，提示编码器和掩码解码器在web浏览器中以50毫秒的提示预测掩码。关注点、框和掩码提示，并使用自由形式的文本提示显示初始结果。
1.3 数据
数据用于模型训练，模型检测未知数据，构建一个“数据引擎”。在第一阶段，SAM协助注释器对掩码进行注释，类似于经典的交互式分割设置。在第二阶段，SAM可以通过提示可能的对象位置来为对象子集自动生成掩码，注释器专注于对其余对象的注释，帮助增加掩码的多样性。在最后一个阶段，我们用一个规则的前景点网格提示SAM，平均每张图像产生100个高质量的掩模。最终得到1100万张授权的图片上有超过10亿个尊重隐私的掩码数据。
2. Segment Anything Task
2.1 任务
首先将提示的想法从 NLP 转换为分割，其中提示可以是一组前景/背景点、粗略框或掩码、自由形式的文本，或者任何指示图像中分割什么的信息。根据提示返回一个有效的分割掩码。“有效”意味着，即使提示模棱两可，可以引用多个对象（例如衬衫与人的例子），输出也至少是其中一个合理的掩码。类似于期望一个语言模型对一个模糊的提示输出一个一致的响应。该任务导向了一种自然的预训练算法和一种通过提示将zero shot 转移到下游分割任务的通用方法。
2.2 预训练
可提示的分割任务提出了一种自然的预训练算法，该算法模拟每个训练样本的一系列提示（例如，点、框、掩码），并将模型的掩码预测与基本事实进行比较。我们采用交互分割的方法，与旨在最终在足够的用户输入后预测有效掩码的交互分割不同，我们的目标是始终为任何提示预测有效的掩码，即使提示不明确。这确保了预训练模型在涉及歧义的用例中是有效的，包括数据引擎所需的自动注释。
2.3 zero shot transfer
预训练任务赋予模型在推理时对任何提示做出适当反应的能力，因此下游任务可以通过工程适当的提示来解决。例如，如果一个有猫的目标检测器，则可以通过提供检测框输出作为我们模型的提示来解决猫实例分割。一般来说，广泛的实用分割任务可以被视为提示。
2.4 相关任务
分割是一个广泛的领域：交互式分割，边缘检测，超像素化，目标区域生成，前景分割，语义分割，实例分割，全景分割等。我们的可提示分割任务的目标是建立一种能力广泛的模型，可以通过提示工程适应许多(尽管不是全部)现有和新的分割任务该能力是任务泛化的一种形式。不同于多任务系统（单个模型执行一组固定的任务，如联合语义、实例和全光分割，训练和测试任务相同），我们的可提示分割的模型，可以作为一个更大的系统中的一个组件，在推理时执行一个新的、不同的任务，例如，执行实例分割，一个可提示分割模型与现有的目标检测器相结合。
2.5讨论
提示和组合是一种强大的工具，它使单个模型能够以可扩展的方式使用，并有可能完成在模型设计时未知的任务。类似于其他基础模型的使用方式，例如，CLIP如何使DALL·E图像生成系统的文本-图像对齐组件。
3. Segment Anything Model
SAM有三个组件，如图4所示：图像encoder、灵活的提示encoder和快速掩码decoder。我们建立在Vision Transformer上，对实时性能进行特定的权衡。如图
3.1 图像编码器
基于可扩展和强大的预训练方法，我们使用MAE预训练的ViT，最小限度地适用于处理高分辨率输入。图像编码器对每张图像运行一次，在提示模型之前进行应用。
3.2 提示编码器
考虑两组提示：稀疏（点、框、文本）和密集（掩码）。通过位置编码来表示点和框，并将对每个提示类型的学习嵌入和自由形式的文本与CLIP中的现成文本编码相加。密集的提示（即掩码）使用卷积进行嵌入，并通过图像嵌入进行元素求和。
3.3 掩码解码器
掩码解码器有效地将图像嵌入、提示嵌入和输出token映射到掩码。该设计的灵感来自于DETR，采用了对（带有动态掩模预测头的）Transformer decoder模块的修改。
3.4 解决歧义
对于一个输出，如果给出一个模糊的提示，该模型将平均多个有效的掩码。为了解决这个问题，我们修改了模型，以预测单个提示的多个输出掩码（见下图，绿色点为输入的提示点）。我们发现3个掩模输出足以解决大多数常见的情况（嵌套掩模通常最多有三个深度：整体、部分和子部分）。在训练期间，我们只支持mask上的最小损失[匈牙利损失]。为了对掩码进行排名，该模型预测了每个掩码的置信度分数（即估计的IoU）
4. SAM Data engine
4.1 模型辅助手动注释阶段
4.2 包含自动预测掩码和模型辅助注释的半自动化阶段
4.3全自动阶段
5. 数据集
1100万张新图产生了1.1B个mask
7. Zero-Shot Transfer Experiments（熟悉的名称他来了）
7.1 zero shot 单点有效掩模评估
任务：评估从单个前景点分割一个对象，因为一个点可以指代多个对象。大多数数据集中的标签掩码不会枚举所有可能的掩码，这可能会使自动度量不可靠。因此，我们补充了标准mIoU度量（即预测和标签掩模之间的所有IoU的平均值），在该研究中，注释者将掩码质量从1（无意义）评级到10（像素完美）。
数据集：使用一套新编译的23个具有不同图像分布的数据集，来进行mIoU评估
7.2 zero shot 目标 proposal
接下来，我们评估了SAM在对象提案生成的中级任务上的作用。这项任务在目标检测研究中发挥了重要的作用，作为开创性系统的中间步骤。为了生成对象建议，我们运行一个稍微修改的自动掩码生成管道的版本，并将掩码输出为提案。
我们计算了LVIS v1 上的标准平均召回率（AR）度量。我们关注LVIS，因为它的大量类别是一个具有挑战性的测试。我们与作为ViTDet 检测器（带有级联掩模R-CNN ViT-H）实现的强基线进行了比较。
SAM在中型和大型物体以及稀有和普通物体上都优于ViTDet-H，在小对象和频繁对象上的表现低于ViTDet-H，其中ViTDet-H可以很容易地学习LVIS特定的注释偏差，因为它是在LVIS上训练的。我们还比较了消融的模糊模糊版本的SAM，它在所有AR指标上的表现都明显低于SAM。
7.3 zero shot 文本到掩码
最后，我们考虑一个更高层次的任务：从自由形式的文本中分割对象。这个实验证明了SAM处理文本提示的能力。SAM的训练过程被修改以使其能够感知文本，但其方式不需要新的文本注释。具体来说，对于每个手动收集的面积大于1002的掩模，我们提取了CLIP图像嵌入。然后，在训练过程中，我们将提取的CLIP图像嵌入作为第一次交互，提示SAM。这里的关键观察结果是，由于CLIP的图像嵌入被训练成与文本嵌入对齐，所以我们可以使用图像嵌入进行训练，但要使用文本嵌入进行推理。也就是说，在推理时，我们通过CLIP的文本编码器运行文本，然后将生成的文本嵌入作为提示符提供给SAM。当SAM不能仅从文本提示中选择正确的对象时，一个额外的点提示可以提供帮助。
8.总结
目标检测and分割什么的已经到顶了，研究点别的吧哈哈哈
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