Modèle adaptatif de séparation de paragraphes (PSAM)

Segmentation and Masking Model (SAM) est un modèle d'apprentissage en profondeur pour la segmentation d'images proposé par Microsoft Research Asia. L'objectif principal de SAM est de résoudre deux problèmes clés de la segmentation d'images : la segmentation de formes arbitraires et la précision des résultats de segmentation. En utilisant des algorithmes avancés d'apprentissage en profondeur, SAM est capable d'effectuer une segmentation précise des limites de différents objets dans l'image et de générer des masques correspondants pour une reconnaissance et une analyse ultérieures des objets. Par rapport aux méthodes de segmentation traditionnelles, SAM a une flexibilité et une précision plus élevées et peut être appliqué efficacement à diverses tâches de traitement d'images, telles que l'analyse d'images médicales, automatique

SAM est une méthode qui peut segmenter avec précision à partir d'images Technologie pour les objets de forme arbitraire . Il utilise un mécanisme d'attention segmentée en divisant l'image en segments et en traitant uniquement les parties qui nous intéressent. De plus, SAM applique également l'idée de segmentation d'instance pour traiter chaque instance individuellement, améliorant ainsi la précision de la segmentation.

Le modèle SAM se compose principalement de trois parties : le réseau de segmentation, le réseau pyramidal de fonctionnalités et le mécanisme d'attention segmenté.

1. Réseau de segmentation

La tâche principale du réseau de segmentation est de convertir l'image d'entrée en masque de segmentation. Pour atteindre cet objectif, SAM adopte une structure de réseau codeur-décodeur basée sur ResNet. La partie codeur utilise la structure du réseau résiduel pour conserver les informations sémantiques de l'image lors du sous-échantillonnage. La partie décodeur utilise des méthodes de déconvolution et de suréchantillonnage pour restaurer la carte des caractéristiques de l'encodeur à la taille de l'image d'origine. Dans chaque couche du décodeur, SAM utilise des connexions sautées pour combiner les fonctionnalités de bas niveau du codeur avec les fonctionnalités de haut niveau du décodeur, améliorant ainsi la précision de la segmentation. Grâce à la conception de cette structure de réseau, SAM peut accomplir efficacement la tâche de segmentation d'images.

2. Réseau pyramidal de fonctionnalités

La tâche principale du réseau pyramidal de fonctionnalités est de fournir des fonctionnalités multi-échelles pour le mécanisme d'attention segmenté. SAM utilise une structure de réseau pyramidale de fonctionnalités basée sur ResNet, qui peut extraire des fonctionnalités de cartes de fonctionnalités de différentes échelles pour s'adapter à des objets cibles de différentes tailles et formes. La sortie du réseau pyramidal de fonctionnalités est introduite dans le mécanisme d’attention segmentée pour traitement.

3. Mécanisme d'attention segmentée

Le mécanisme d'attention segmentée est la partie essentielle de SAM. Il améliore la précision de la segmentation en divisant l'image en plusieurs segments et en traitant uniquement les parties requises. Plus précisément, le mécanisme d'attention segmentée divise la sortie du réseau pyramidal de fonctionnalités en plusieurs segments adjacents, puis calcule le poids d'attention de chaque segment séparément. Ces poids d'attention peuvent être utilisés pour contrôler l'importance de chaque segment afin de mieux capturer la forme et les limites de l'objet cible.

Enfin, SAM multiplie le poids d'attention de chaque segment avec la sortie du réseau de pyramide de fonctionnalités pour obtenir la représentation des caractéristiques de chaque segment, qui est introduite dans le réseau de segmentation pour la segmentation. Ce mécanisme d'attention segmentée peut gérer des objets cibles de formes arbitraires et réduire le traitement des zones d'arrière-plan, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la segmentation.

SAM a été expérimenté sur plusieurs ensembles de données de segmentation d'images, notamment PASCAL VOC, COCO et Cityscapes. Les résultats montrent que SAM fonctionne bien en termes de précision et de vitesse de segmentation, en particulier dans le traitement de scènes complexes et lorsqu'il s'agit d'un objet cible de quelque nature que ce soit. forme. En raison de son efficacité et de sa précision, SAM a été largement utilisé dans le domaine de la segmentation d’images et a obtenu des résultats remarquables dans de nombreuses applications, telles que la conduite autonome, l’analyse d’images médicales et la sécurité intelligente.

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