단락 분리 적응 모델(PSAM)

SAM(Segmentation and Masking Model)은 Microsoft Research Asia에서 제안한 이미지 분할을 위한 딥 러닝 모델입니다. SAM의 주요 목표는 이미지 분할의 두 가지 주요 문제, 즉 임의 모양의 분할과 분할 결과의 정확성을 해결하는 것입니다. SAM은 고급 딥러닝 알고리즘을 사용하여 이미지의 다양한 객체에 대한 정확한 경계 분할을 수행하고 추가 객체 인식 및 분석을 위해 해당 마스크를 생성할 수 있습니다. SAM은 기존 분할 방법에 비해 유연성과 정확성이 높아 의료 영상 분석, 자동

SAM 등 다양한 영상 처리 작업에 효과적으로 적용할 수 있습니다. SAM은 영상에서 정확하게 분할할 수 있는 방법입니다. 임의 모양의 물체에 대한 기술 . 이미지를 세그먼트로 분할하고 관심 있는 부분만 처리하는 분할 주의 메커니즘을 사용합니다. 또한 SAM은 인스턴스 분할이라는 아이디어를 적용하여 각 인스턴스를 개별적으로 처리함으로써 분할의 정확성을 향상시킵니다.

SAM 모델은 주로 세분화 네트워크, 기능 피라미드 네트워크 및 세분화된 주의 메커니즘의 세 부분으로 구성됩니다.

1. 분할 네트워크

분할 네트워크의 주요 작업은 입력 이미지를 분할 마스크로 변환하는 것입니다. 이 목표를 달성하기 위해 SAM은 ResNet 기반 인코더-디코더 네트워크 구조를 채택합니다. 인코더 부분은 다운샘플링하는 동안 이미지의 의미 정보를 유지하기 위해 잔여 네트워크의 구조를 활용합니다. 디코더 부분은 디콘볼루션(deconvolution) 및 업샘플링 방법을 사용하여 인코더의 특징 맵을 원본 이미지 크기로 복원합니다. 디코더의 각 계층에서 SAM은 스킵 연결을 활용하여 인코더의 하위 수준 기능과 디코더의 상위 수준 기능을 결합함으로써 분할 정확도를 향상시킵니다. 이러한 네트워크 구조의 설계를 통해 SAM은 이미지 분할 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

2. 기능 피라미드 네트워크

기능 피라미드 네트워크의 주요 작업은 분할된 주의 메커니즘을 위한 다중 규모 기능을 제공하는 것입니다. SAM은 ResNet을 기반으로 한 특징 피라미드 네트워크 구조를 사용합니다. 이는 다양한 크기와 모양의 대상 개체에 적응하기 위해 다양한 규모의 특징 맵에서 특징을 추출할 수 있습니다. 기능 피라미드 네트워크의 출력은 처리를 위해 분할된 주의 메커니즘에 공급됩니다.

3. Segmented attention 메커니즘

Segmented attention 메커니즘은 SAM의 핵심 부분으로, 이미지를 여러 세그먼트로 나누어 필요한 부분만 처리함으로써 Segmentation의 정확성을 향상시킵니다. 구체적으로, 분할된 어텐션 메커니즘은 특징 피라미드 네트워크의 출력을 여러 개의 인접한 세그먼트로 나눈 다음 각 세그먼트의 어텐션 가중치를 개별적으로 계산합니다. 이러한 주의 가중치를 사용하면 각 세그먼트의 중요도를 제어하여 대상 객체의 모양과 경계를 더 잘 포착할 수 있습니다.

마지막으로 SAM은 각 세그먼트의 주의 가중치와 특징 피라미드 네트워크의 출력을 곱하여 각 세그먼트의 특징 표현을 얻습니다. 이는 분할을 위해 분할 네트워크에 공급됩니다. 이 분할된 주의 메커니즘은 임의 모양의 대상 개체를 처리할 수 있으며 배경 영역 처리를 줄여 분할의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

SAM은 PASCAL VOC, COCO 및 Cityscapes를 포함한 여러 이미지 분할 데이터세트에서 실험되었습니다. 결과에 따르면 SAM은 특히 복잡한 장면을 처리하고 대상 개체가 있을 때 분할 정확도와 속도 측면에서 우수한 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 모양. SAM은 효율성과 정확성으로 인해 영상 분할 분야에서 널리 사용되어 왔으며 자율 주행, 의료 영상 분석, 지능형 보안 등 다양한 응용 분야에서 놀라운 결과를 달성했습니다.

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