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【论文复现】分割万物-SAM

news 2025/8/3 4:39:50

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❀ 分割万物-SAM

介绍
原理
- 分割任务
- - 任务
  - 预训练
  - zero-shot transfer
  - 相关任务
- 模型
- - Image Encoder
  - Prompt Encoder
  - Mask Eecoder
  - 消除歧义
  - 高效
  - Loss 和训练细节
- 推理与部署
- 读取图片
- 选择模型
- 加载模型
- - prompt
  - 推理
  - WebUI

介绍

Segment Anything(SAM)是 Meta/FAIR 提出的以 data-centric AI 理念搭建的机器视觉分割模型，堪称图像分割领域的 GPT！SAM 在 1100w 张图片上镜像训练，拥有分割万物的能力。无论是庞然大物、还是精细入微，都可以准确区分。

可以点击此处体验模型demo。

论文地址见此。

原理

分割任务

任务

任务（Task）是由 NLP 领域带来的灵感。在 NLP 中通过预测 next token 作为预训练的任务，在下游任务中使用 prompt engineering 作为应用。出于图像分割的需要，SAM 将prompt 分为以下几种类型：

point
box
mask
文本

本文所涉及的所有资源的获取方式：这里

预训练

可提示的分割任务提出一种自然的预训练算法，模拟多种 sequence 的 prompt，并且每一次训练都与 ground truth 进行比较。

zero-shot transfer

预训练任务赋予了模型在推理时对任何提示做出适当反应的能力，因此下游任务可以通过设计合适的提示来解决。例如在实例分割中，可以提供一个检测得到的 box， SAN 就可以利用该 promp 进行实例分割。

模型

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上图展示了 SAM 的结构。SAM 由以下三个部分组成。

Image Encoder

使用 MAE 预训练 ViT 模型处理高解析输入。Image Encoder 对每张图像运行，并用于提示模型。

Prompt Encoder

模型设计了两种 prompt：稀疏（points，boxes，text）、密集（masks）。点和框使用位置编码表示，与每种 prompt 的 learned embedding 相加。而文本使用来自 CLIP 的现成文本 encoder。密集型提示使用卷积进行 embedded，与图像 embedding 相加。

Mask Eecoder

该部分有效地将 image embedding、 prompt embedding、和输出 token 映射到一个 mask 上。修改 transformer decoder 块，将 image embedding 和prompt embedding 做双向的 cross-attention。

消除歧义

只有一个输出的情况下，如果给了一个模棱两可的提示，模型会对多个有效的 mask 进行平均处理。为了解决这个问题，模型被修改为对单个提示预测多个输出。而且可以发现，三个输出就可以解决大多数常见情况。

高效

模型设计得非常高效，在 web 浏览器上 CPU 计算只需要约 50 ms。、

Loss 和训练细节

主要使用 focal loss 和 dice loss。对于每个 mask 模型会随机产生 11 种 prompt 进行配对。

推理与部署

大部分可以使用的推理场景在文件中的 notebook 中，打开后可以根据自己的需要运行任何一个部分。

此处介绍模型的推理方法。

首先确保安装对应的依赖

pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx gradio

读取图片

需要使用 opencv 读取图片，使用以下代码读取一张图像：

import cv2
image = cv2.imread('imgs/example.jpg')

选择模型

SAM有三种模型可以选择，分别为sam_vit_l_0b3195、sam_vit_b_01ec64、sam_vit_h_4b8939。规模、效果以及需要的算力依次增加。

sam_checkpoint = "checkpoint/sam_vit_h_4b8939.pth"
model_type = "vit_h"device = "cuda"

加载模型

使用sam_model_registry 加载指定的模型并得到预测器。将图片作为预测器的输入即可。

from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor
sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
sam.to(device=device)predictor = SamPredictor(sam)predictor.set_image(image)

prompt

SAM 可以接受多种形式的prompt。例如多个点和一个方框。同时也需要提供对应的标签。

import numpy as np
input_point = np.array([[300, 300], [350, 350]])
input_label = np.array([1, 1])
input_box = np.array([150, 100, 320, 500])

推理

推理只需要使用预测器的 predict 函数，该函数接受多个点输入，最多一个方框的输入，与对应的标签。multimask_output 表示是否输出多个预测。masks 即为模型的预测结果。

masks, _, _ = predictor.predict(point_coords=input_point,point_labels=input_label,box=input_box[None, :],multimask_output=False,
)

WebUI

为了方便大家操作，制作了一个可以输入提示的网站。使用python webui.py即可启动网站。

在 Point 一栏输入点的横纵坐标，SAM 就可以去识别点所标记的物体。支持多个点输入，例如(100,150)(250,300)就输入 “100 150 250 300” 即可。点击右侧的 Add 将点添加进 prompt 中。点击 Preview 可以预览点所在的位置。没有任何输入时点击预览可以查看图片的坐标轴。点击底部的 Run 即可根据输入的 prompt 分割图像，分给结果展示在下方。

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在 Box 一栏输入方框左上角的横纵坐标与右下角的横纵坐标。方框(100,100,200,200)和(300,300,500,500)就输入为"100 100 200 200 300 300 500 500 "点击右侧的 Add 将方框添加进 prompt 中。点击 Run 运行，现在不支持点和方框的混合输出。
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