人工智能的新突破:Segment Anything Model (SAM)

Facebook AI 近期推出了一款新的基础模型,名为「Segment Anything Model」(SAM),用于图像分割。 SAM 是一种先进的人工智能模型,已经证明了在分割复杂和多样化图像方面具有优异的表现。该模型是计算机视觉和图像分割领域的一个重大突破。 SAM 的架构旨在处理各种图像分割任务,包括对象检测、实例分割和全景分割。这意味着该模型可以应用于各种用例,从医学图像分析到自主驾驶。

SAM 的独特之处之一是它具有执行全景分割的能力,这涉及将实例分割和语义分割相结合。实例分割涉及识别和划分图像内每个物体实例,而语义分割涉及为图像中的每个像素标记相应的类别标签。全景分割将这两种方法结合起来,以提供对图像更全面的理解。

SAM 的另一个关键特点是其灵活性。该模型可以针对特定的用例和领域进行微调,使其高度适应性。 SAM 的架构也非常高效,使其能够实时处理大量数据。这使其非常适合需要快速准确的图像分割的应用,例如安全监控、工业自动化和机器人技术。

SAM 如何运作:模型架构

SAM(Segment Anything Model)是用于图像分割任务的先进深度学习模型。 SAM 使用卷积神经网络(CNN)和基于 Transformer 的架构结合在一起以分层和多尺度的方式处理图像。以下是 SAM 如何工作的高级概述:

  1. 骨干网络:SAM 使用预训练的 Vision Transformer,即 ViT 作为其骨干网络。骨干网络用于从输入图像中提取特征。
  2. 特征金字塔网络(FPN):SAM 使用特征金字塔网络(FPN)在多个尺度上生成特征映射。 FPN 是一系列卷积层,它们在不同尺度上运作,以从骨干网络的输出中提取特征。 FPN 确保 SAM 可以在不同细节层次上识别物体和边界。
  3. 解码器网络:SAM 使用解码器网络为输入图像生成分割掩模。解码器网络接受 FPN 的输出并将其上采样到原始图像大小。上采样过程使模型能够生成具有与输入图像相同分辨率的分割掩模。
  4. 基于 Transformer 的架构:SAM 还使用基于 Transformer 的架构来改进分割结果。 Transformer 是一种神经网络架构,非常有效地处理序列数据,例如文本或图像。使用基于 Transformer 的架构通过从输入图像中获取上下文信息来改进分割结果。
  5. 自监督学习:SAM 利用自监督学习从未标记的数据中学习。这涉及在大型未标记图像数据集上训练模型,以学习图像中的常见模式和特征。学习到的特征可以用于改善模型在特定图像分割任务上的性能。
  6. 全景分割:SAM 可以执行全景分割,这涉及结合实例和语义分割。实例分割涉及识别和划分图像内每个物体实例,而语义分割涉及为图像中的每个像素标记相应的类别标签。全景分割将这两种方法结合起来,以提供对图像更全面的理解。

SAM 的潜在用例

SAM(Segment Anything Model)是一种高度通用的图像分割模型,可应用于各种用例。以下是 SAM 的五个潜在用例:

  1. 自动驾驶车辆:SAM 可用于自动驾驶车辆中,以识别和分割环境中的不同物体,例如车辆、行人和路标。这些信息可用于帮助车辆做出有根据的导航和安全决策。
  2. 医学影像:SAM 可用于医学影像中,以分割图像中的不同结构和组织,例如肿瘤、血管和器官。这些信息可用于协助医生进行诊断和治疗计划。
  3. 对象检测:SAM 可用于识别和分割图像中的对象,用于对象检测任务。这可以在安全监控、工业自动化和机器人应用中很有用。
  4. 农业:SAM 可用于农业中,以监测作物的健康和生长情况。通过对田地或作物的不同区域进行分割,SAM 可以识别需要关注的区域,例如害虫侵害或营养不足的区域。
  5. 建筑工地监测:SAM 可用于监测建筑工地的进度,通过分割工地的不同组件,例如建筑物、设备和材料。这些信息可用于跟踪项目进度,确保项目按计划进行。

SAM 在金融领域的潜在用例

电脑视觉是一个快速发展的领域,在金融行业中有许多潜在的应用。以下是 SAM(Segment Anything Model)在金融领域中的一些应用示例:

  1. 欺诈检测:SAM 可用于检测欺诈活动,例如支票欺诈、信用卡欺诈和帐户劫持。例如,可训练识别与欺诈活动相关的签名和手写字体模式。
  2. 反洗黑钱(AML):SAM 可用于检测可能表示洗钱行为的可疑模式和行为。例如,可用于分析交易数据,识别与洗钱活动相关的模式。
  3. 风险评估:SAM 可用于评估特定交易或帐户的风险。例如,可用于分析抵押资产的图像,例如房地产物业,以确定其价值并评估贷款风险。
  4. 客户识别:SAM 可用于识别客户并验证其身份。例如,面部识别算法可用于将客户的面部与其身份证照片或视频进行匹配。
  5. 文件分析:SAM 可用于分析金融文件,例如银行对帐单、合同和发票。例如,可用于从这些文件中提取信息并分析其模式和异常。

本文是在 AI 的协助下撰写,并参考以下来源:

https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/

https://encord.com/blog/segment-anything-model-explained/

https://blog.roboflow.com/sam-use-cases/

https://www.superannotate.com/blog/computer-vision-in-financial-risk-assessment/

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