论文信息
name_en: Segment Anything
name_ch: 切分任何东西
paper_addr: http://arxiv.org/abs/2304.02643
doi: 10.48550/arXiv.2304.02643
date_read: 2023-04-07
date_publish: 2023-04-05
tags: [‘深度学习’,‘多模态’]
author: Alexander Kirillov, Meta AI Research, FAIR
citation: 暂无
demo: https://segment-anything.com
读后感
论文提出 Segment Anything (SA)模型，无需精调，即可通过文本提示进行图像分割(抠图)。
SA 基于将 Transformer 模型应用到图像处理领域 ViT 备2_论文阅读_ViT，对图像的无监督学习 MAE 备2_论文阅读_MAE，以及文本图像相互映射的CLIP 论文阅读_图像生成文本_CLIP ，可以说它是图像领域大模型落地的一个精典范例。
之前的图像分割模型，比如要识别图中的猫，先需要做一些标注数据，用工具把图中的猫标注出来，然后用这些标注数据在pretrain模型的基础上fine-tune。
SA 论文解决了两个问题：把文字描述和图中形象联系起来；在不fine-tune的情况下解决zero-shot问题。另外，本文的一大亮点是：用先交互后自动的方式标注了数以十亿记的图片，实现了标注功能的自我提升。
摘要
Segment Anything (SA)即分割一切，论文的成果是最终发布了模型SAM，它无需fine-tune即可对图中任何物体进行分割，且能通过文本提示分割图像，效果可与有监督学习媲美。论文同时发布了超过1B图片，11M的mask标注的数据集SA-1B。
介绍
提示学习帮助大语言模型提升了处理zero-shot问题的能力；CLIP和ALIGN模型又提供了文本和图像对齐的方法，以供下游任务使用，比如DALL-E的生成图片。本文主要研究图像分割：通过文本提示抠图。
具体通过三个相互关联的组件来构建模型：任务、模型、数据。
任务
提示工程近年在自然语言和视觉建模方面产生巨大影响，文中提出了可提示的图像分割。如图1-(a)所示，通过提供图片，及各种各样的提示来分割出所需区域。提示可包含：描述文本、空间中的点（星）、区域（方块）等。在提示不明确的情况下，可能存在多个对象（如：衣服和穿衣服的人），至少能合理地分割其中一个对象。
在预训练阶段，构造了可能与具体使用方法相似的任务以训练模型，生成了具有泛化能力的图像分割器，以解决zero-shot问题。后期可通过提示和下游任务组合，桷建更大系统中的组件来执行新的、不同的任务。
模型
设计模型结构SAM，需要支持：灵活的提示，实时计算，歧意识别。
具体实现如图-1(b)所示，一个图像编码器生成图像嵌入，一个指令编码器生成提示嵌入，然后用一个轻量的mask解码器将二者结合用于分割任务。
图像编码器
基于ViT的图像编码器，只在图像输入时生成一次图像嵌入，嵌入生成后，可与多个提示结合，以节约算力，每次只需要 50ms，以满足web交互的需要。针对歧义问题，设计了一个提示多个mask的方案。
指令编码器
考虑两组提示：稀疏（点、框、文本）和密集（mask）。稀疏提示通过位置编码关联每个提示类型的学习嵌入和来自 CLIP（文本与图像映射）的嵌入。密集提示（mask）使用卷积嵌入，可与图像嵌入逐元素求和。
解码器
mask解码器将图像嵌入、提示嵌入和输出token映射到mask。该模型对 Transformer 解码器块进行了修改，后跟动态mask预测头。使用提示自注意力和交叉注意力来更新所有嵌入；然后对图像嵌入进行上采样；MLP 将输出token映射到动态线性分类器，再计算每个图像位置的蒙版是前景的概率。
歧义问题
如果给出的提示不明确，模型将生成多个有效mask。因此，修改模型以预测单个提示的多个输出mask，发现 3 个mask输出足以支持大多数常见情况（嵌套mask通常最多三个深度：整体、部分和子部分）。
数据引擎
大模型需要大量不同分布的图片及mask训练，而现有的数据集并不丰富。
文中提出建立一个数据引擎 data engine，模型标注数据，数据又反过来训练模型，循环往复。具体包含三个阶段：
- 辅助手动：SAM 协助标注者注释mask。
标注者被要求按照突出的顺序标记对象，并被鼓励在标注超过 30 秒后处理下一张图像。使用常见的公共分割数据集进行训练，然后开始交互标注，总共对模型进行了 6 次再训练，每个mask的平均注释时间从 34 秒减少到 14 秒，每张图像的平均mask数量从 20 个增加到 44 个。 - 半自动：SAM 自动生成mask，标注者专注于注释剩余的对象，以提升mask的多样性。
根据新收集的数据重新训练模型 5 次。对象的标记更具挑战性，平均注释时间回到 34 秒，每张图像的平均mask数量从 44 个增加到 72 个mask，其中包括自动mask。 - 全自动：SAM 自动标注，为每张图像平均产生约 100 个高质量mask。
在此阶段，开发了歧义感知模型，即使在模棱两可的情况下也能预测有效的mask。最终生成的数据集有99.1%来自于全自动标注。
最终产生SA-1B数据集，超过 10 亿个带mask的数据集，图片全部由SAM自动标注，平均每个图像100个mask。
模型效果
建立自己去meta网站试一试，不用梯子即可使用。
https://segment-anything.com/demo
自己上传图片试了一下，把头发和脸分开，两只手可以分开，肉色的衣服和皮肤，边缘还比较完美，mask后效果就很像动画效果。不知道修图师和插画师作何感想，娃们还会不会再去学插画和素描？是不是应该先去研究一下AlphaGo出来之后，围棋班有没有受影响？
本地搭建环境
源码基于Pytorch，从predictor_example来看，接口非常简单，只要稍微做过一些图像模型的人都能看懂，mask区域被直接返回，我没找到调用CLIP的图文对齐部分，只试用了切割部分。
下载源码
git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
按README.txt中提示安装即可
基于docker运行
docker pull pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-runtime
进入docker后，安装jupyter
pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter_contrib_nbextensions
jupyter notebook --allow-root -y --no-browser --ip=0.0.0.0
我的环境还安装了以下工具
apt-get update
apt-get install build-essential libgl1-mesa-glx libglib2.0-0
pip install matplotlib torchvision pycocotools onnx black isort opencv-python
测试一下不同参数量的模型：
ViT-B(base), ViT-L(Large), ViT-H(Huge)。
默认使用ViT-H，下载约2.4G，GPU内存用满11G。
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
效果如下：
下载ViT-B，下载约358M，GPU内存用到8G左右，
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth
比较后可以看到，大模型的mask效果明显更好一些：
不是特别大的模型，如果有GPU，在家用速度也能接受，从此拥有了自己的抠图小助手。