Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale

Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale

🎯 Segment Anything Model (SAM): Segmentazione Universale

🔍 Introduzione

Segment Anything Model (SAM) è un avanzato modello di segmentazione universale sviluppato da Meta AI. SAM è in grado di segmentare qualsiasi oggetto in un'immagine con alta precisione, senza bisogno di un training specifico per ciascun dominio.

🏗️ Architettura a Due Stadi

SAM utilizza un'architettura a due stadi basata su Vision Transformer (ViT):

  • ✅ Encoder ViT: Estrae feature ad alta risoluzione dall'immagine.
  • ✅ Decoder: Genera maschere segmentate basandosi sui prompt in input.

🚀 Prompting: Come si Interagisce con SAM?

Un'innovazione chiave di SAM è il prompting, che permette di controllare il comportamento del modello tramite input guidati dall'utente. SAM può segmentare oggetti usando:

  • 📌 Punti o box: L'utente seleziona una posizione e SAM segmenta l'oggetto corrispondente.
  • 📌 Testo (in alcuni sviluppi futuri): Possibilità di segmentare oggetti descritti a parole.
  • 📌 Maschere predefinite: SAM può affinare segmentazioni esistenti.

🎯 Training di SAM

SAM è stato addestrato su un enorme dataset di immagini contenenti milioni di segmentazioni. Il training segue tre fasi principali:

  • ✅ Pre-training su dataset di grande scala per apprendere feature generali.
  • ✅ Fine-tuning con prompt specifici per migliorare la generalizzazione.
  • ✅ Ottimizzazione con tecniche di self-supervised learning per ridurre la dipendenza da annotazioni manuali.

📊 Applicazioni di SAM

  • ✅ Guida autonoma: riconoscimento di ostacoli e corsie.
  • ✅ Medicina: segmentazione di organi e anomalie.
  • ✅ Editing immagini: estrazione e modifica avanzata di oggetti.

🎯 Conclusione

Il Segment Anything Model (SAM) rappresenta un passo avanti nella segmentazione automatica grazie alla sua architettura ViT, il sistema di prompting e un training su larga scala. Grazie alla sua versatilità, è un modello ideale per molteplici applicazioni in Computer Vision. 🚀

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

SSD (Single Shot MultiBox Detector)

Immagine
SSD (Single Shot MultiBox Detector) - Object Detection SSD (Single Shot MultiBox Detector) – Object Detection in un unico passo SSD (Single Shot MultiBox Detector) è un modello di object detection single-stage , che rileva oggetti e bounding box in un unico passaggio , senza bisogno di un processo separato di region proposal (come Faster R-CNN). 🚀 Come funziona SSD? SSD utilizza una rete convoluzionale (CNN) che genera contemporaneamente: Bounding box degli oggetti nell'immagine. Classi degli oggetti contenuti in ogni bounding box. A differenza di YOLO , SSD genera più bounding box di varie dimensioni e proporzioni, chiamate default boxes o prior boxes . Per ogni bounding box tra le k disponibili in una data posizione, SSD calcola: c punteggi di classe (uno per ciascuna delle classi dell'oggetto). 4 valori di offset (che rappresentano la variazione rispetto alla forma predefinita della box)...
Continua a leggere

Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona

Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona 🎯 Instance Segmentation: Cos'è e Come Funziona 🔍 Introduzione La Instance Segmentation è una tecnica avanzata di Computer Vision che combina Object Detection e Semantic Segmentation. Il suo obiettivo è non solo classificare ogni pixel di un'immagine, ma anche distinguere le diverse istanze di oggetti appartenenti alla stessa classe. 📊 Differenze tra Semantic, Instance e Panoptic Segmentation Tipo Descrizione Semantic Segmentation Assegna la stessa etichetta a tutti i pixel appartenenti a una classe. Instance Segmentation Distingue tra oggetti individuali della stessa classe. Panoptic Segmentation Combina Semantic e Instance Segmentation, distinguendo oggetti e sfondo. A di...
Continua a leggere

U-Net: Architettura per la Segmentazione di Immagini

Immagine
U-Net: Architettura per la Segmentazione di Immagini 📌 U-Net: Architettura per la Segmentazione di Immagini 🔍 Introduzione U-Net è una delle reti neurali più popolari per la segmentazione delle immagini , progettata inizialmente per applicazioni in biomedical imaging. La sua struttura è caratterizzata da un'architettura encoder-decoder con una forma a "U" , da cui deriva il nome. 🏗️ Architettura di U-Net La rete U-Net è composta da tre parti principali: ✅ Encoder : comprime l'immagine ed estrae le caratteristiche principali. ✅ Decoder : ripristina la dimensione spaziale per generare una segmentazione accurata. ✅ Skip Connections : collegano i livelli dell’encoder con il decoder per mantenere i dettagli spaziali. ⚙️ Funzionamento dell'Encoder L'encoder funziona come una CNN classica, composta da blocchi convoluzionali con: ...
Continua a leggere