一次性分割一切，比SAM更强，华人团队的通用分割模型SEEM来了

目前golang学习网上已经有很多关于科技周边的文章了，自己在初次阅读这些文章中，也见识到了很多学习思路；那么本文《一次性分割一切，比SAM更强，华人团队的通用分割模型SEEM来了》，也希望能帮助到大家，如果阅读完后真的对你学习科技周边有帮助，欢迎动动手指，评论留言并分享~

本月初，Meta 发布「分割一切」AI 模型 ——Segment Anything Model（SAM）。SAM 被认为是一个通用的图像分割基础模型，它学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。这种「零样本迁移」的能力令人惊叹，甚至有人称 CV 领域迎来了「GPT-3 时刻」。

最近，一篇「一次性分割一切」的新论文《Segment Everything Everywhere All at Once》再次引起关注。在该论文中，来自威斯康星大学麦迪逊分校、微软、香港科技大学的几位华人研究者提出了一种基于 prompt 的新型交互模型 SEEM。SEEM 能够根据用户给出的各种模态的输入（包括文本、图像、涂鸦等等），一次性分割图像或视频中的所有内容，并识别出物体类别。该项目已经开源，并提供了试玩地址供大家体验。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.06718.pdf

项目链接：https://github.com/UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once

试玩地址：https://huggingface.co/spaces/xdecoder/SEEM

该研究通过全面的实验验证了 SEEM 在各种分割任务上的有效性。即使 SEEM 不具有了解用户意图的能力，但它表现出强大的泛化能力，因为它学会了在统一的表征空间中编写不同类型的 prompt。此外，SEEM 可以通过轻量级的 prompt 解码器有效地处理多轮交互。

先来看一下分割效果：

在变形金刚的合影中把「擎天柱」分割出来：

还能对一类物体做分割，比如在一张景观图片中分割出所有建筑物：

SEEM 也能轻松分割出视频中移动的物体：

这个分割效果可以说是非常丝滑了。我们来看一下该研究提出的方法。

方法概述

该研究旨在提出一个通用接口，以借助多模态 prompt 进行图像分割。为了实现这一目标，他们提出了一种包含 4 个属性的新方案，包括多功能性（versatility）、组合性（compositionality）、交互性（interactivity）和语义感知能力（semantic-awareness），具体包括

1）多功能性该研究提出将点、掩码、文本、检测框（box）甚至是另一个图像的参考区域（referred region）这些异构的元素，编码成同一个联合视觉语义空间中的 prompt。

2）组合性通过学习视觉和文本 prompt 的联合视觉语义空间来即时编写查询以进行推理。SEEM 可以处理输入 prompt 的任意组合。

3）交互性：该研究引入了通过结合可学习的记忆（memory） prompt，并通过掩码指导的交叉注意力保留对话历史信息。

4）语义感知能力：使用文本编码器对文本查询和掩码标签进行编码，从而为所有输出分割结果提供了开放集语义。

架构方面，SEEM 遵循一个简单的 Transformer 编码器 - 解码器架构，并额外添加了一个文本编码器。在 SEEM 中，解码过程类似于生成式 LLM，但具有多模态输入和多模态输出。所有查询都作为 prompt 反馈到解码器，图像和文本编码器用作 prompt 编码器来编码所有类型的查询。

具体来说，该研究将所有查询（如点、框和掩码）编码为视觉 prompt，同时使用文本编码器将文本查询转换为文本 prompt，这样视觉和文本 prompt 就能保持对齐。5 种不同类型的 prompt 都能都映射到联合视觉语义空间中，通过零样本适应来处理未见过的用户 prompt。通过对不同的分割任务进行训练，模型具有处理各种 prompt 的能力。此外，不同类型的 prompt 可以借助交叉注意力互相辅助。最终，SEEM 模型可以使用各种 prompt 来获得卓越的分割结果。

除了强大的泛化能力，SEEM 在运行方面也很高效。研究人员将 prompt 作为解码器的输入，因此在与人类进行多轮交互时，SEEM 只需要在最开始运行一次特征提取器。在每次迭代中，只需要使用新的 prompt 再次运行一个轻量级的解码器。因此，在部署模型时，参数量大运行负担重的特征提取器可以在服务器上运行，而在用户的机器上仅运行相对轻量级的解码器，以缓解多次远程调用中的网络延迟问题。

如上图 3（b）所示，在多轮交互中，每次交互包含一个人工循环和一个模型循环。在人工循环中，人接收上一次迭代的掩码输出，并通过视觉 prompt 给出下一轮解码的正反馈或负反馈。在模型循环中，模型接收并更新记忆 prompt 供未来的预测。

实验结果

该研究将 SEEM 模型与 SOTA 交互式分割模型进行了实验比较，结果如下表 1 所示。

作为一个通用模型，SEEM 实现了与 RITM，SimpleClick 等模型相当的性能，并且与 SAM 的性能非常接近，而 SAM 用于训练的分割数据是 SEEM 的 50 倍之多。

与现有的交互式模型不同，SEEM 是第一个不仅支持经典分割任务，还支持各种用户输入类型的通用接口，包括文本、点、涂鸦、框和图像，提供强大的组合功能。如下表 2 所示，通过添加可组合的 prompt，SEEM 在 cIoU，mIoU 等指标上有了显著的分割性能提升。

我们再来看一下交互式图像分割的可视化结果。用户只需要画出一个点或简单涂鸦，SEEM 就能提供非常好的分割结果

也可以输入文本，让 SEEM 进行图像分割

还能直接输入参考图像并指出参考区域，对其他图像进行分割，找出与参考区域一致的物体：

该项目已经可以线上试玩，感兴趣的读者快去试试吧。

文中关于模型,CV的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《一次性分割一切，比SAM更强，华人团队的通用分割模型SEEM来了》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。