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原標題：告別逐一標注，一個提示實現批量圖片分割，高效又準確
關鍵字：提示,任務,作者,樣本,物體
文章來源：機器之心
內容字數：6263字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部僅需一個任務描述，即可一鍵分割所有圖片！
Segment Anything Model (SAM) 的提出在圖像分割領域引起了巨大的關注，其卓越的泛化性能引發了廣泛的興趣。然而，盡管如此，SAM 仍然面臨一個無法回避的問題：為了使 SAM 能夠準確地分割出目標物體的位置，每張圖片都需要手動提供一個獨特的視覺提示。如下圖所示，即使點擊的是同一物體（圖 (b)-(d)），微小位置變化都會導致分割結果的顯著差異。這是因為視覺提示缺乏語義信息，即使提示在想要分割的目標物體上，仍然可能引發歧義。框提示和涂鴉提示（圖 (e)(f)）雖然提供了更具體的位置信息，但由于機器和人類對目標分割物的理解存在偏差，效果常常與期望有所出入。目前的一些方法，如 SEEM 和 AV-SAM，通過提供更多模態的輸入信息來引導模型更好地理解要分割的物體是什么。然而，盡管輸入信息變得更加具體和多樣化，但在實際場景中，每個無標注樣本仍然需要一個獨特的提示來作為指導，這是一種不切實際的需求。理想情況下，作者希望告知機器當前的無標注數據都是采集自于什么任務，然后期望機器能夠批量地按照作者的要求對這些

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺