高潮来了！分割后分辨类别！Meta/UTAustin全新开放类分割模型公开！

2023-03-30 13:00:48

图像分割的新突破：OVSeg 解锁开放类语义分割

简介

图像分割一直是计算机视觉领域的一项基本任务。它涉及将图像分解为具有不同语义类别（如对象、背景和阴影）的像素集合。近年来，图像分割技术取得了重大进展，最新技术可以识别和分割出图像中的任意对象，即使这些对象没有明确的标签或注释。然而，这些方法仍然存在一个主要限制：它们无法进一步识别分割出的对象的类别。

OVSeg：开放类语义分割的突破

为了解决这一限制，Meta 和 UT Austin 联合开发了一种新的突破性模型：OVSeg 。OVSeg 是一种开放类语义分割模型，它可以与 Segment Anything 模型相结合，实现细粒度的开放语言分割。这意味着 OVSeg 不仅可以分割图像中的对象，还可以识别出这些对象的类别。

创新融合：Segment Anything 与分类模块

OVSeg 模型的成功得益于两种分割方法的创新融合：

Segment Anything 模型： 此模型擅长分割图像中的任意对象，即使没有任何注释或标签。
分类模块： 该模块用于将分割出的对象进一步分类到不同的语义类别中。

这种融合设计赋予了 OVSeg 模型识别图像中所有对象的类别和边界的能力，突破了图像分割的传统限制。

技术优势：业界领先

OVSeg 模型在公开数据集上展示了卓越的性能，与其他先进分割方法相比，具有明显的优势：

精度更高： 在 COCO 数据集上，OVSeg 的分割精度达到 86.4%，比第二名的模型高出 1.5 个百分点。
速度更快： OVSeg 的处理速度比其他先进模型快近 10 倍，使其能够快速处理大量图像数据。
通用性更强： OVSeg 可以处理各种类型的图像，包括自然场景、室内场景和医学图像，而其他模型通常仅适用于特定类型的图像。

应用前景：无限可能

OVSeg 模型的出现为图像分割技术的应用开辟了新的可能性。它在以下领域具有广泛的应用潜力：

自动驾驶： OVSeg 可以帮助自动驾驶汽车准确识别周围环境中的各种物体（如行人、车辆、交通标志），从而提高安全性。
医疗成像： OVSeg 可以辅助医生更准确地诊断疾病，例如通过分割肿瘤的边界，评估其严重程度并制定有效的治疗方案。
安全检测： OVSeg 可以帮助安保人员快速发现安全隐患，例如通过分割监控摄像头中的异常活动，锁定可疑人员并及时采取行动。

代码示例

import torch
from ovseg import OVSeg

# 加载预训练的 OVSeg 模型
model = OVSeg.from_pretrained("pretrained_ovseg.pt")

# 加载图像
image = torch.rand((3, 224, 224))

# 分割并分类图像
segmentation, classes = model(image)