人工智能的新突破:Segment Anything Model (SAM)

Facebook AI 近期推出了一款新的基礎模型,名為「Segment Anything Model」(SAM),用於圖像分割。SAM 是一種先進的人工智能模型,已經證明了在分割複雜和多樣化圖像方面具有優異的表現。該模型是計算機視覺和圖像分割領域的一個重大突破。SAM 的架構旨在處理各種圖像分割任務,包括對象檢測、實例分割和全景分割。這意味著該模型可以應用於各種用例,從醫學圖像分析到自主駕駛。

SAM 的獨特之處之一是它具有執行全景分割的能力,這涉及將實例分割和語義分割相結合。實例分割涉及識別和劃分圖像內每個物體實例,而語義分割涉及為圖像中的每個像素標記相應的類別標籤。全景分割將這兩種方法結合起來,以提供對圖像更全面的理解。

SAM 的另一個關鍵特點是其靈活性。該模型可以針對特定的用例和領域進行微調,使其高度適應性。SAM 的架構也非常高效,使其能夠實時處理大量數據。這使其非常適合需要快速准確的圖像分割的應用,例如安全監控、工業自動化和機器人技術。

SAM 如何運作:模型架構

SAM(Segment Anything Model)是用於圖像分割任務的先進深度學習模型。SAM 使用卷積神經網絡(CNN)和基於 Transformer 的架構結合在一起以分層和多尺度的方式處理圖像。以下是 SAM 如何工作的高級概述:

  1. 骨幹網絡:SAM 使用預訓練的 Vision Transformer,即 ViT 作為其骨幹網絡。骨幹網絡用於從輸入圖像中提取特徵。
  2. 特徵金字塔網絡(FPN):SAM 使用特徵金字塔網絡(FPN)在多個尺度上生成特徵映射。FPN 是一系列卷積層,它們在不同尺度上運作,以從骨幹網絡的輸出中提取特徵。 FPN 確保 SAM 可以在不同細節層次上識別物體和邊界。
  3. 解碼器網絡:SAM 使用解碼器網絡為輸入圖像生成分割掩模。解碼器網絡接受 FPN 的輸出並將其上採樣到原始圖像大小。上採樣過程使模型能夠生成具有與輸入圖像相同分辨率的分割掩模。
  4. 基於 Transformer 的架構:SAM 還使用基於 Transformer 的架構來改進分割結果。Transformer 是一種神經網絡架構,非常有效地處理序列數據,例如文本或圖像。使用基於 Transformer 的架構通過從輸入圖像中獲取上下文信息來改進分割結果。
  5. 自監督學習:SAM 利用自監督學習從未標記的數據中學習。這涉及在大型未標記圖像數據集上訓練模型,以學習圖像中的常見模式和特徵。學習到的特徵可以用於改善模型在特定圖像分割任務上的性能。
  6. 全景分割:SAM 可以執行全景分割,這涉及結合實例和語義分割。實例分割涉及識別和劃分圖像內每個物體實例,而語義分割涉及為圖像中的每個像素標記相應的類別標籤。全景分割將這兩種方法結合起來,以提供對圖像更全面的理解。

SAM 的潛在用例

SAM(Segment Anything Model)是一種高度通用的圖像分割模型,可應用於各種用例。以下是 SAM 的五個潛在用例:

  1. 自動駕駛車輛:SAM 可用於自動駕駛車輛中,以識別和分割環境中的不同物體,例如車輛、行人和路標。這些信息可用於幫助車輛做出有根據的導航和安全決策。
  2. 醫學影像:SAM 可用於醫學影像中,以分割圖像中的不同結構和組織,例如腫瘤、血管和器官。這些信息可用於協助醫生進行診斷和治療計劃。
  3. 對象檢測:SAM 可用於識別和分割圖像中的對象,用於對象檢測任務。這可以在安全監控、工業自動化和機器人應用中很有用。
  4. 農業:SAM 可用於農業中,以監測作物的健康和生長情況。通過對田地或作物的不同區域進行分割,SAM 可以識別需要關注的區域,例如害蟲侵害或營養不足的區域。
  5. 建築工地監測:SAM 可用於監測建築工地的進度,通過分割工地的不同組件,例如建築物、設備和材料。這些信息可用於跟踪項目進度,確保項目按計劃進行。

SAM 在金融領域的潛在用例

電腦視覺是一個快速發展的領域,在金融行業中有許多潛在的應用。以下是 SAM(Segment Anything Model)在金融領域中的一些應用示例:

  1. 欺詐檢測:SAM 可用於檢測欺詐活動,例如支票欺詐、信用卡欺詐和帳戶劫持。例如,可訓練識別與欺詐活動相關的簽名和手寫字體模式。
  2. 反洗黑錢(AML):SAM 可用於檢測可能表示洗錢行為的可疑模式和行為。例如,可用於分析交易數據,識別與洗錢活動相關的模式。
  3. 風險評估:SAM 可用於評估特定交易或帳戶的風險。例如,可用於分析抵押資產的圖像,例如房地產物業,以確定其價值並評估貸款風險。
  4. 客戶識別:SAM 可用於識別客戶並驗證其身份。例如,面部識別算法可用於將客戶的面部與其身份證照片或視頻進行匹配。
  5. 文件分析:SAM 可用於分析金融文件,例如銀行對帳單、合約和發票。例如,可用於從這些文件中提取信息並分析其模式和異常。

本文是在 AI 的協助下撰寫,並參考以下來源:

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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