AIGC 011-SAM第一个图像分割大模型-分割一切！

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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，它为图像分割领域带来了新的机遇和挑战。该项目的模型和数据集将推动计算机视觉基础模型的研究，为构建更强大、更通用的图像分割模型奠定基础。

Segment Anything (SA) 项目提出了一种新的图像分割任务、模型和数据集。研究人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 万张经过许可和尊重隐私的图像。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，该模型的零样本性能令人印象深刻，通常可以与或甚至超过先前完全监督的结果。为了促进计算机视觉基础模型的研究，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，可以发现大模型的能力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还是3d方面都是大力出奇迹。在十亿级别的数据上2d大模型能力得到很强的展现。在这一点上3d数据集就差很多，一方面数据量有限，另外一方面3d数据集都是合成数据集，对模型泛化能力还是有限制。
接下来我们想分享的3d理解的论文，无论是nerf基还是Gaussian基都是以CLIP或者SAM为基础。这真的是一件很酷的事情。
论文链接
github
objaverse

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 万张经过许可和尊重隐私的图像。
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能力，发现其零样本性能非常出色，通常可以与或甚至超过先前完全监督的结果。贡献:
SAM项目定义了一个新的图像分割任务，为计算机视觉领域的研究开辟了新方向。
SAM模型 (SAM) 和数据集 (SA-1B) 的发布，将推动计算机视觉基础模型的研究。
方法实现:
论文没有详细描述模型的具体实现细节，但强调模型的可提示性和零样本迁移能力。zero-shot的能力主要还是对比学习来展现的，即相似度。
论文中提到模型是高效的，可能使用了Transformer 或者其他高效的架构。
优点:
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，有助于训练更强大的模型。
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: 模型的零样本迁移能力，降低了模型应用的门槛，方便研究人员将其应用于新的任务和场景。

2 效果

这个可以去官网去体验。