ChatGPT 引發(fā)了語言大模型狂潮，AI 另一個重大領(lǐng)域 —— 視覺 —— 的 GPT 時刻何時到來？

前兩天，機(jī)器之心介紹了Meta 最新研究成果Segment Anything Model (SAM)。該研究引起了AI社區(qū)廣泛討論。

而據(jù)我們所知，幾乎同一時間，智源研究院視覺團(tuán)隊也推出通用分割模型 SegGPT（Segment Everything In Context）—— 利用視覺提示（prompt）完成任意分割任務(wù)的通用視覺模型。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2304.03284

代碼地址：https://github.com/baaivision/Painter

Demo：https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT

SegGPT 與 Meta AI 圖像分割基礎(chǔ)模型 SAM 同時發(fā)布，兩者的差異在于 ：

SegGPT “一通百通”：給出一個或幾個示例圖像和意圖掩碼，模型就能 get 用戶意圖，“有樣學(xué)樣” 地完成類似分割任務(wù)。用戶在畫面上標(biāo)注識別一類物體，即可批量化識別分割同類物體，無論是在當(dāng)前畫面還是其他畫面或視頻環(huán)境中。

SAM “一觸即通”：通過一個點或邊界框，在待預(yù)測圖片上給出交互提示，識別分割畫面上的指定物體。

無論是 “一觸即通” 還是 “一通百通”，都意味著視覺模型已經(jīng) “理解” 了圖像結(jié)構(gòu)。SAM 精細(xì)標(biāo)注能力與 SegGPT 的通用分割標(biāo)注能力相結(jié)合，能把任意圖像從像素陣列解析為視覺結(jié)構(gòu)單元，像生物視覺那樣理解任意場景，通用視覺 GPT 曙光乍現(xiàn)。

SegGPT 是智源通用視覺模型 Painter（CVPR 2023）的衍生模型，針對分割一切物體的目標(biāo)做出優(yōu)化。SegGPT 訓(xùn)練完成后無需微調(diào)，只需提供示例即可自動推理并完成對應(yīng)分割任務(wù)，包括圖像和視頻中的實例、類別、零部件、輪廓、文本、人臉等等。

該模型具有以下優(yōu)勢能力：

1. 通用能力：SegGPT 具有上下文推理能力，模型能夠根據(jù)提供的分割示例（prompt），對預(yù)測進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整，實現(xiàn)對 “everything” 的分割，包括實例、類別、零部件、輪廓、文本、人臉、醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像等。

2. 靈活推理能力：支持任意數(shù)量的 prompt；支持針對特定場景的 tuned prompt；可以用不同顏色的 mask 表示不同目標(biāo)，實現(xiàn)并行分割推理。

3. 自動視頻分割和追蹤能力：以第一幀圖像和對應(yīng)的物體掩碼作為上下文示例，SegGPT 能夠自動對后續(xù)視頻幀進(jìn)行分割，并且可以用掩碼的顏色作為物體的 ID，實現(xiàn)自動追蹤。

案例展示

1. 作者在廣泛的任務(wù)上對 SegGPT 進(jìn)行了評估，包括少樣本語義分割、視頻對象分割、語義分割和全景分割。下圖中具體展示了 SegGPT 在實例、類別、零部件、輪廓、文本和任意形狀物體上的分割結(jié)果。

2. 標(biāo)注出一個畫面中的彩虹（上圖），可批量化分割其他畫面中的彩虹（下圖）

3. 用畫筆大致圈出行星環(huán)帶（上圖），在預(yù)測圖中準(zhǔn)確輸出目標(biāo)圖像中的行星環(huán)帶（下圖）。

4. SegGPT 能夠根據(jù)用戶提供的宇航員頭盔掩碼這一上下文（左圖），在新的圖片中預(yù)測出對應(yīng)的宇航員頭盔區(qū)域（右圖）。

訓(xùn)練方法

SegGPT 將不同的分割任務(wù)統(tǒng)一到一個通用的上下文學(xué)習(xí)框架中，通過將各類分割數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同格式的圖像來統(tǒng)一各式各樣的數(shù)據(jù)形式。

具體來說，SegGPT 的訓(xùn)練被定義為一個上下文著色問題，對于每個數(shù)據(jù)樣本都有隨機(jī)的顏色映射。目標(biāo)是根據(jù)上下文完成各種任務(wù)，而不是依賴于特定的顏色。訓(xùn)練后，SegGPT 可以通過上下文推理在圖像或視頻中執(zhí)行任意分割任務(wù)，例如實例、類別、零部件、輪廓、文本等。

Test-time techniques

如何通過 test-time techniques 解鎖各種能力是通用模型的一大亮點。SegGPT 論文中提出了多個技術(shù)來解鎖和增強(qiáng)各類分割能力，比如下圖所示的不同的 context ensemble 方法。所提出的 Feature Ensemble 方法可以支持任意數(shù)量的 prompt 示例，實現(xiàn)豐儉由人的推理效果。

此外，SegGPT 還支持對特定場景優(yōu)化專用 prompt 提示。對于針對性的使用場景，SegGPT 可以通過 prompt tuning 得到對應(yīng) prompt，無需更新模型參數(shù)來適用于特定場景。比如，針對某一數(shù)據(jù)集自動構(gòu)建一個對應(yīng)的 prompt，或者針對一個房間來構(gòu)建專用 prompt。如下圖所示：

結(jié)果展示

模型只需少數(shù) prompt 示例，在 COCO 和 PASCAL 數(shù)據(jù)集上取得最優(yōu)性能。SegGPT 顯示出強(qiáng)大的零樣本場景遷移能力，比如在少樣本語義分割測試集 FSS-1000 上，在無需訓(xùn)練的情況下取得 state-of-the-art 性能。

無需視頻訓(xùn)練數(shù)據(jù)，SegGPT 可直接進(jìn)行視頻物體分割，并取得和針對視頻物體分割專門優(yōu)化的模型相當(dāng)?shù)男阅堋?/p>

以下是基于 tuned prompt 在語義分割和實例分割任務(wù)上的效果展示：

審核編輯 ：李倩