段落分離適応モデル (PSAM)

セグメンテーションおよびマスキング モデル (SAM) は、Microsoft Research Asia によって提案された画像セグメンテーションのための深層学習モデルです。 SAM の主な目的は、画像セグメンテーションにおける 2 つの重要な問題、つまり任意の形状のセグメンテーションとセグメンテーション結果の精度を解決することです。高度な深層学習アルゴリズムを使用することで、SAM は画像内のさまざまなオブジェクトの正確な境界セグメンテーションを実行し、さらなるオブジェクト認識と分析のために対応するマスクを生成できます。従来のセグメンテーション手法と比較して、SAM は柔軟性と精度が高く、医療画像解析、自動

SAM などのさまざまな画像処理タスクに効果的に適用できます。画像から任意の形状のオブジェクトをセグメント化します。画像をセグメントに分割し、関心のある部分のみを処理するセグメント化された注意メカニズムを採用しています。さらに、SAM はインスタンスのセグメンテーションの考え方を適用して各インスタンスを個別に処理することにより、セグメンテーションの精度を向上させます。

SAM モデルは主に、セグメンテーション ネットワーク、特徴ピラミッド ネットワーク、セグメンテーション アテンション メカニズムの 3 つの部分で構成されます。

1. セグメンテーション ネットワーク

セグメンテーション ネットワークの主なタスクは、入力画像をセグメンテーション マスクに変換することです。この目標を達成するために、SAM は ResNet ベースのエンコーダ/デコーダ ネットワーク構造を採用しています。エンコーダ部分は残差ネットワークの構造を利用して、ダウンサンプリング中に画像の意味情報を保持します。デコーダ部分は、デコンボリューションおよびアップサンプリング手法を使用して、エンコーダの特徴マップを元の画像のサイズに復元します。デコーダの各層で、SAM はスキップ接続を利用して、エンコーダの低レベルの機能とデコーダの高レベルの機能を組み合わせることで、セグメンテーションの精度を向上させます。このネットワーク構造の設計を通じて、SAM は画像セグメンテーションのタスクを効果的に達成できます。

2. 特徴ピラミッド ネットワーク

特徴ピラミッド ネットワークの主なタスクは、セグメンテーション アテンション メカニズムにマルチスケール特徴を提供することです。 SAM は、ResNet に基づく特徴ピラミッド ネットワーク構造を使用しており、さまざまなスケールの特徴マップから特徴を抽出して、さまざまなサイズや形状のターゲット オブジェクトに適応できます。特徴ピラミッド ネットワークの出力は、処理のためにセグメント化されたアテンション メカニズムに供給されます。

3. セグメント化されたアテンション メカニズム

セグメント化されたアテンション メカニズムは SAM の中核部分であり、画像を複数のセグメントに分割します。必要な部分を加工してセグメンテーションの精度を高めます。具体的には、セグメント化された注意メカニズムは、特徴ピラミッド ネットワークの出力をいくつかの隣接するセグメントに分割し、各セグメントの注意の重みを個別に計算します。これらのアテンション ウェイトを使用して各セグメントの重要性を制御し、ターゲット オブジェクトの形状と境界をより適切に捉えることができます。

最後に、SAM は各セグメントの注意の重みと特徴ピラミッド ネットワークの出力を乗算して、各セグメントの特徴表現を取得し、これがセグメンテーション ネットワークのセグメントに入力されます。このセグメント化されたアテンション メカニズムにより、任意の形状のターゲット オブジェクトを扱うことができ、背景領域の処理が軽減されるため、セグメンテーションの効率と精度が向上します。

SAM は、PASCAL VOC、COCO、Cityscapes などの複数の画像セグメンテーション データ セットで実験されています。結果は、SAM がセグメンテーションの精度と速度の点で優れていることを示しています。特に、複雑なシーンや任意の形状のターゲット オブジェクトを使用します。 SAM はその効率性と精度により、画像セグメンテーションの分野で広く使用されており、自動運転、医療画像分析、インテリジェント セキュリティなどの多くのアプリケーションで目覚ましい成果を上げています。

以上が段落分離適応モデル (PSAM)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。