人工智能圈炸了！零样本分割新革命，SAM让图像分割样样行

2023-01-05 20:03:40

SAM：图像分割的新革命

图像分割是计算机视觉的一项基本任务，它涉及将图像分解为不同部分或对象的集合。传统方法通常需要大量的标注数据进行训练，这不仅耗时而且费力，限制了其在现实世界中的应用。

SAM 的突破

SAM（Self-Attention Module）是一种革命性的图像分割技术，它采用零样本学习的方式，无需任何标注数据即可对图像进行分割。它使用深度学习模型来学习图像中不同物体的特征，当面对一张新图像时，它可以自动识别和分割其中的对象。

SAM 的工作原理

SAM 利用自注意力机制，该机制允许模型专注于图像中最重要的区域。它通过一个称为编码器的多层神经网络对图像进行编码，然后将编码后的特征输入一个解码器，解码器将这些特征解码为分割掩码。分割掩码确定了图像中每个像素所属的对象。

import tensorflow as tf

# 创建编码器
encoder = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))
])

# 创建解码器
decoder = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2DTranspose(32, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')
])

# 定义输入图像
input_image = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))

# 对图像进行编码
encoded_features = encoder(input_image)

# 使用自注意力机制
attention_weights = tf.keras.layers.Attention()([encoded_features, encoded_features])

# 加权编码特征
weighted_features = tf.keras.layers.Multiply()([encoded_features, attention_weights])

# 解码加权特征
output_mask = decoder(weighted_features)