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FastSAM模型可實現(xiàn)25FPS的實時推理

OpenCV學(xué)堂 ? 來源:OpenCV學(xué)堂 ? 2023-07-03 17:06 ? 次閱讀

比Meta的「分割一切模型」(SAM)更快的圖像分割工具,來了!

最近中科院團隊開源了FastSAM模型,能以50倍的速度達到與原始SAM相近的效果,并實現(xiàn)25FPS的實時推理。

該成果在Github已經(jīng)獲得2.4K+次星標(biāo),在Twitter、PaperswithCode等平臺也受到了廣泛關(guān)注。

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相關(guān)論文預(yù)印本現(xiàn)已發(fā)表。

以下內(nèi)容由投稿者提供

視覺基礎(chǔ)模型 SAM[1]在許多計算機視覺任務(wù)中產(chǎn)?了重?影響。它已經(jīng)成為圖像分割、圖像描述和圖像編輯等任務(wù)的基礎(chǔ)。

然?,其巨?的計算成本阻礙了它在實際場景中的?泛應(yīng)?。

最近,中科院?動化所提出并開源了?種加速替代?案 FastSAM。

通過將分割?切任務(wù)重新劃分為全實例分割和提?指導(dǎo)選擇兩個?任務(wù),?帶實例分割分?的常規(guī) CNN 檢測器以?出50倍的運?速度實現(xiàn)了與SAM?法相當(dāng)?shù)男阅?,?個實時分割?切的基礎(chǔ)模型。

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意義與動機

SAM 的出現(xiàn)帶動了 “分割?切”(Segment Anything)任務(wù)的發(fā)展。這?任務(wù)由于其泛化性和可擴展性,有很?可能成為未來?泛視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。

FastSAM 為該任務(wù)提供了?套實時解決?案,進?步推動了分割?切模型的實際應(yīng)?和發(fā)展。

本?將“分割?切”任務(wù)解耦為全實例分割和提?引導(dǎo)選擇兩階段,通過引???先驗結(jié)構(gòu),在提速 50 倍的情況下實現(xiàn)了與 SAM 相近的表現(xiàn)。

FastSAM 的優(yōu)秀表現(xiàn)為視覺任務(wù)的架構(gòu)選擇提供了新的視角——對于特定任務(wù),專用模型結(jié)構(gòu)或許在計算效率和精確度上仍具有優(yōu)勢。

從模型壓縮的?度看,F(xiàn)astSAM 也證明了基于大模型產(chǎn)生高質(zhì)量數(shù)據(jù),通過引???先驗結(jié)構(gòu)大幅降低計算復(fù)雜度的路徑的可?性。

示例

Web DEMO

在 HuggingFace 的 Space 中,你可以快速體驗 FastSAM 的分割效果。

你可以上傳一張自定義的圖片,選擇模式并設(shè)置參數(shù),點擊分割按鈕,就可以得到一個滿意的分割結(jié)果。

現(xiàn)在支持一切模式和點模式的交互,其他模式將在未來嘗試支持。在 Replicate 上已支持所有模式的在線體驗。

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多種交互?式

FastSAM目前共支持三種交互方式。

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多點交互模式

FastSAM ?持多個帶有前景/背景標(biāo)簽的點交互模式,可以很好地適應(yīng)不同場景的應(yīng)?需求。

以缺陷檢測場景為例,只需對缺陷部位添加前景點,對正常藥丸部分添加背景點,即可準(zhǔn)確地檢測出物體缺陷。

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框交互模式

FastSAM 也?持框交互模式。也以缺陷檢測為例,只需對缺陷?致位置進?框選,即可準(zhǔn)確檢測出物體缺陷。

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?本交互模式

FastSAM 也?持并開源了?本交互模式。通過不同的?本提示,F(xiàn)astSAM可以準(zhǔn)確分割出不同顏?的?狗。

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工作原理

如下圖所示,F(xiàn)astSAM 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可分為兩個階段:全實例分割和提示引導(dǎo)選擇。

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在全實例分割階段,F(xiàn)astSAM 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對圖像中的所有對象或區(qū)域進行劃分。

在提示引導(dǎo)選擇階段,它采用包括點提示、框提示和文本提示的各種提示來選出關(guān)注對象。

與基于Transformer的方法不同,F(xiàn)astSAM融合了與視覺分割任務(wù)緊密相關(guān)的先驗知識,例如局部連接和對象分配策略。這使得它以更低地參數(shù)量和計算量下更快地收斂。

定性與定量分析

測試結(jié)果表明,F(xiàn)astSAM各方面的表現(xiàn)完全不輸于Meta的原始版本。

速度

從表中可以看出,F(xiàn)astSAM 取得了遠(yuǎn)超 SAM 的速度表現(xiàn),在「分割?切」模式下,SAM的速度會受到均勻點提?數(shù)量的影響,? FastSAM 由于結(jié)構(gòu)的特點,運?時間不隨點提?數(shù)量的增加?增加,這使得它成為「分割?切」模式的更好選擇。

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同時,由于 FastSAM 在結(jié)構(gòu)設(shè)計中利?了?的先驗知識,使得它在實時推理的同時也具備了與 SAM 相當(dāng)?shù)男阅?/strong>。

邊緣檢測

下圖展?了具有代表性的邊緣檢測結(jié)果。經(jīng)過定性觀察可以看出,盡管FastSAM的參數(shù)明顯較少(只有68M),但它也能產(chǎn)?很?質(zhì)量的邊緣檢測結(jié)果。

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從下表可以看出,F(xiàn)astSAM 取得了與 SAM 類似的性能。與 Ground Truth 相?,F(xiàn)astSAM和 SAM 都傾向于預(yù)測更多的邊緣,這種偏差在表中得到了定量的反映。

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物體候選

從下表可以看出,F(xiàn)astSAM 在 bbox AR@1000 的表現(xiàn)上超過了計算量最?的 SAM 模型(SAM-H E64),僅次于在 LVIS 數(shù)據(jù)集上監(jiān)督訓(xùn)練的 ViTDet-H[2]。

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可視化結(jié)果

SA-1B 分割結(jié)果:下圖展?了 FastSAM 在 SA-1B 數(shù)據(jù)集上不同場景和掩碼數(shù)量時的分割結(jié)果。

下游應(yīng)?對?:下?三張圖對?了 FastSAM 和 SAM 在異常檢測、顯著物體分割和建筑物提取三個下游任務(wù)的效果,F(xiàn)astSAM 在不同模式下均取得了和 SAM 相當(dāng)?shù)谋憩F(xiàn)。

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原文標(biāo)題:FastSAM模型來了,比SAM原版提速50倍

文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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