Segment Anything
Segment Anything(SAM) 是一个可以根据点或框等输入提示生成高质量的图像分割的机器视觉模型，可用于为图像中的所有对象生成对应蒙版。该模型在包含 1100 万张图像和 11 亿个掩模的数据集上进行训练，在各种分割任务上具有强大的零样本性能。
GitHub源码：https://github.com/facebookresearch/segment-anything
测试网站：https://segment-anything.com/demo
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.02643
- 论文主要讲解：主要讲的是可以非常高效的来获取我们想要的一些标注数据（个人认为这是最核心的）。数据可以自己训练自己，不需要人工进行标注，例如刚开始是人工标注500w数据，通过这些人工标注的500w数据，训练得到1000w数据，再拿训练后的1000w数据去训练得到1个亿的标注数据，相比原来不需要人工去标注1个亿的数据。相比原来我们的数据如果减少，那训练出来的模型效果会大幅度降低，但是事实上在这篇论文里面讲到，并不会效果不会大幅度降低，反而会趋于一种比较好的效果。今天的Ai和以前的Ai可能会有一个区别了。以前我们保证什么输出就是不变的，今天我们不能说这句话了，输出可能不是固定的，输出可能会变，而且不知道会变成什么。这可能会导致今天的Ai趋向了一个不可预估的发展路程，我们并不能控制它们的输出（个人理解）。
- 论文说：
我们的任务目标是干什么？我们的任务目标是根据这个提示返回一个有效的分割区域，要返回一些有效的区域。比如给我很多提示，不止一个的提示，你画这个框可以咱们画很多个，你点儿这个点可以有很多个，它说我们在这个模型当中，可能会遇到一些有歧义的东西，什么叫有歧义的东西呢？比如现在我点了一个点。这个点它是在一个衣服上啊，没准儿你想要把这个人的衣服给它分割出来。但是这个衣服又被人穿上，那你点这个点在衣服上，你到底是要这个衣服还是要这个人呢？这个模型它有给你两个输出，既给你输出人，也给你输出衣服，这就是它的一个基本模型能达到效果，即便你这个点儿。它是有歧义的，它也可以来把你这个歧义给它解决掉（这个也是我觉得大模型可能达到的一个特点吧）。- 论文说：有一个模型叫SAM，把整个SAM模型分成一个I magee coder图像编码器，啥意思？你输入的是一张图像，图像在我计算机眼中，它是个向量，它是个特征。图像编码器里第一个模型算法叫VIT视觉编码器，用Transformer去做的。因为一旦你的数据量大了起来。你卷积比较能达到一个上限吧，但是transformer目前科学家可能觉得transformer上限可能比较高。第二个，一个快速的啊，我们叫做一个提示的编码器。
- 论文里面说到一个提示编码器，意思就是说能将坐标转成向量的都能去做，
不管是文本还是其他基本上能转成向量的都能够提取特征。- 论文说到mask decoder表示的是我们现在要得到输出结果。跟DETR和mask former类似，DETR是做检测的，基于transformer做的，mask former也是也是做分割的，也是基于transformer做的。这篇论文当中mask decoder其实跟mask former八九不离十的很像。所以会发现它的模型，它的网络结构，没有看到创新。
- 论文里说到数据引擎分为三个阶段，第一阶段（assisted-manual）：手动辅助，帮我们分担一些经典的一些公开数据当中所呈现出来的一些数据，公开数据集较少的情况下，需要人为辅助去标数据集；第二阶段（semi-automatic）：半自动化的，标注好的检测好的已经不需要再标了，没有检测到的人为进行标注；第三阶段（fully automatic）：全自动的，模型自己训练，自己标，标完之后自己又训练，再自己又标注一部分，模型自己做。
模型其实在学的什么呢？在学的不是固定的一种思维啊，在学的不是固定的一个任务。而是具备真正的一个学习能力，能理解你给我输入的一切的东西，这就是他要去做的，怎么样去做分割，去理解我们这个提示。- 论文说：无论你是输入什么东西，无论是图像数据，还是我们的提示，首先呢，都需要给你转换成一个向量。clip里边训练了一个文本以及图像，训练了文本编码器，也训练了图像编码器，在clip里边儿可以直接把文本转成向量啊。预训练就是将这些训练好的模型拿过来直接用，例如VIT这种模型。
