Революционизация паноптической сегментации с помощью FC-CLIP единая одноэтапная интеллектуальная система искусственного интеллекта AI

Перевоплощение паноптической сегментации благодаря FC-CLIP уникальная система искусственного интеллекта, объединяющая все этапы

Сегментация изображений – это фундаментальная задача компьютерного зрения, при которой изображение разделяется на значимые части или регионы. Это похоже на деление картинки на разные куски, чтобы компьютер мог идентифицировать и понимать отдельные объекты или области внутри изображения. Этот процесс является важным для различных приложений, от анализа медицинских изображений до автономных транспортных средств, поскольку он позволяет компьютерам интерпретировать и взаимодействовать с визуальным миром так же, как это делают люди.

Сегментацию можно разделить на две основные темы: семантическую и экземплярную сегментацию. Семантическая сегментация означает присвоение каждому пикселю в изображении типа объекта, к которому он относится, а последняя подсчитывает отдельные объекты одного типа, даже если они находятся близко друг к другу.

Тогда есть король сегментации: паноптическая сегментация. Она сочетает в себе вызовы как семантической сегментации, так и экземплярной сегментации, стремясь предсказывать неперекрывающиеся маски, каждая из которых сопровождается соответствующим классом.

• МагЧертовщик Почему это лучшая модель кодирования, из всех существующих
• Семантическая сегментация изображений с использованием трансформаторов плотного предсказания
• Генеративный ИИ для Реабилитации Языка

На протяжении многих лет исследователи значительно продвинулись в повышении производительности моделей паноптической сегментации, с основным упором на качество паноптической сегментации (PQ). Однако основной преградой для применения этих моделей на практике является ограничение числа семантических классов из-за высокой стоимости аннотирования детализированных наборов данных.

Это серьезная проблема, как Вы можете себе представить. Очень трудоемко просматривать тысячи изображений и помечать каждый отдельный объект на них. Что, если мы могли бы каким-то образом автоматизировать этот процесс? Что, если у нас был бы единый подход для этого? Пришло время познакомиться с FC-CLIP.

FC-CLIP – это унифицированная одноэтапная конструкция, которая решает вышеупомянутое ограничение. Она имеет потенциал изменить паноптическую сегментацию и расширить ее применимость для ситуаций с открытым словарем.

Чтобы преодолеть проблемы закрытой сегментации по словарю, сообщество компьютерного зрения исследует область открытой сегментации по словарю. В этой парадигме используются текстовые вложения имён категорий, представленные на естественном языке, в качестве вложений меток. Такой подход позволяет моделям классифицировать объекты из более широкого словаря, значительно улучшая их способность обрабатывать более широкий спектр категорий. Применяются предварительно обученные текстовые кодировщики, чтобы обеспечить наличие осмысленных вложений, позволяющих моделям улавливать семантические нюансы слов и фраз, важные для открытой сегментации по словарю.

Мульти-модельные модели, такие как CLIP и ALIGN, показали большие успехи в открытой сегментации по словарю. Эти модели используют свою способность изучать соответствующие характеристики изображений и текста из огромного количества данных из Интернета. Недавние методы, такие как SimBaseline и OVSeg, адаптировали CLIP для открытой сегментации по словарю, используя двухэтапную конструкцию.

Хотя эти двухэтапные подходы показали значительный успех, они имеют проблемы с неэффективностью и неэффективностью. Необходимость использования отдельных базовых моделей для генерации масок и классификации CLIP увеличивает размер модели и вычислительные затраты. Кроме того, эти методы часто выполняют сегментацию масок и классификацию CLIP с использованием разных масштабов входных данных, что приводит к неоптимальным результатам.

Возникает важный вопрос: можно ли объединить генератор масок и классификатор CLIP в одноэтапную конструкцию для открытой сегментации по словарю? Такой унифицированный подход может существенно упростить процесс, сделав его более эффективным и эффективным.

Ответ на этот вопрос заключается в FC-CLIP. Эта передовая одноэтапная структура безупречно интегрирует генерацию маски и классификацию CLIP поверх общей замороженной сверточной основы CLIP. Дизайн FC-CLIP основан на нескольких умных наблюдениях:

1. Предварительная выравнивание: Замороженная сверточная основа CLIP обеспечивает сохранение выравнивания свойств предварительно обученного изображения и текста, что позволяет классифицировать слова, которых нет в обучающих данных.

2. Мощный генератор масок: Сверточная основа CLIP может служить надежным генератором масок с добавлением компактного пиксельного декодера и декодера масок.

3. Обобщение с разрешением: Сверточный CLIP лучше обобщает задачи, когда размер входных данных увеличивается, что делает его идеальным выбором для задач плотного прогнозирования.

Использование одной замороженной сверточной основы CLIP приводит к обаятельно простому, но весьма эффективному дизайну. FC-CLIP не только проще в проектировании, но также имеет значительно меньшую вычислительную стоимость. По сравнению с предыдущими передовыми моделями, FC-CLIP требует намного меньшее количество параметров и времени обучения, что делает его очень практичным.