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论文：Segment Anything

Github：https://github.com/facebookresearch/segment-anything

论文从zero-shot主干网络的基础出发，提出了SAM（Segment Anything Model）模型。该模型有别于传统的分割模型。传统分割模型只能输入原图输出固定的分割结果，SAM在设计上可以同时输入原图和特定提示（点、框、阴影、文本），然后根据不同的提示输出不同的分割结果图，并且SAM支持不同提示的交互式分割。SAM可以适用于多种分割场景，包括交互式分割、边界检测、超分、物体生成、前景分割、语义分割、实例分割、全景分割等众多场景。另外为了训练SAM这种多模态的模型，论文在数据上也下足了功夫，论文贡献了大规模分割数据集SA-1B，包括10亿个mask和110w图片。

要使模型具备0样本迁移能力，需要从模型容量、数据集大小、整体训练这3方面下功夫。

因此论文就从task, model, data 3个方面进行了改进。

Task：

在论文的交互式分割任务中，有的提示信息，比如点的提示，存在模棱两可的情况。为了解决这样的问题，SAM模型会同时输出3个分割结果，分别为全部（whole）,部分（part）, 局部（subpart）。

model：

论文设计了包含多模态信息的SAM分割模型，模型在相关提示下预测分割mask大概耗时50ms。

SAM模型由图片编码器模块（image encoder）、提示信息编码器模块（prompt encoder）、分割mask解码器模块（mask decoder）3部分组成。

图片编码器模块基于Vision Transformer (ViT)主干网络实现。

提示信息编码器模块支持稀疏特征点、框、文本 (points, boxes, text) 和稠密特征阴影 (masks)。

对于点和框在提取embedding的时候加入了位置编码信息的embedding，然后将两者相加得到最终的embedding。对于文本信息的编码采用了clip模型。

对于阴影信息的编码通过conv实现，并最终和图片的编码特征相加。

分割mask解码器模块采用Transformer的解码器部分实现，并在后面接入动态的头部预测模块。同时在训练过程中，从图片到提示和从提示到图片都引入了自监督（self-attention）和跨监督（cross-attention）操作。 最后上采样图片的embedding，通过一个MLP模块，经线性分类器，得到最终的概率图。

Data engine：

为了建立一个大规模的分割数据集，论文建立了一套数据制作的引擎。整个过程包含3个阶段，人工手动阶段（assisted-manual）,半自动阶段（semi-automatic）, 全自动阶段（fully automatic）。

人工手动阶段（assisted-manual）：

该阶段标注过程和训练过程是同步进行的。需要人工在标注引擎上对mask进行标注，如果一个mask的标注时间超过30s就会放弃选择标注下一个图片。随着标注图片的增加和训练过程的进行，图片编码器的主干网络从ViT-B进化为ViT-H。这样的标注-训练迭代过程持续了6轮。最终每张图片的标注时间从34s降低为14s。每个图片中的mask数量从20个提升到44个。最终在该阶段收集到了4.3M mask和 120k image。

半自动阶段（semi-automatic）：

该阶段主要目的是提高mask的多样性，从而提高模型的分割能力。由于标注过程更注重mask多样性的标注，所以该阶段的平均标注时间提升到了34s/图。每个图片中的mask数量从44提升到了72。在该阶段收集了5.9M mask和180k image。

全自动阶段（fully automatic）：

该阶段使用模型进行全自动标注。每个图片会被设置32*32的网格点来覆盖图片中的所有物体。并且会通过iou来选择靠谱的mask，然后再进行NMS操作，从而得到最终的mask。

该阶段共收集到1.1B mask和 11M image。

Losses and training：

训练过程采用focal loss 和 dice loss的线性组合作为最终loss。

训练过程中会根据mask随机采样不同的提示进行训练。

Dataset：

大规模分割数据集SA-1B，包括10亿个mask和110w图片。相比同类分割数据集，多了400倍的mask。

Images：

原始图片的分辨率为3300× 4950，考虑到存储和展示的必要，将图片都缩放到短边为1500像素。即使是这样，也比coco数据集的图片分辨率480× 640大很多。

Masks：

通过数据引擎标注的图片具有很高的标注质量。

Mask quality：

从所有数据中随机选取了500张图片以及对应的大概50000mask。让专家进行精细标注，然后和数据引擎标注的结果进行iou对比。结果是94%的图片iou超过90%，97%的图片iou超过75%。iou一致性基本在85-91%。

Mask properties：

SA-1B覆盖了更广泛的图片区间，比第二大分割数据集多了11倍的图片400倍的mask。同时SA-1B包含了更多的小和中等的mask。通过mask轮廓的凹陷程度来分析mask的多样性，发现SA-1B和其他分割数据集拥有同样的mask多样性。

RAI Analysis：

通过Responsible AI (RAI)分析，SA-1B覆盖了全世界各个角落的数据图片。同时在年龄、性别、肤色等维度也都没有各种歧视。表现出了更多的包容性More Inclusive Annotations for People (MIAP)。

实验结果：

在众多数据集上，SAM方法都优于RITM方法。

随着提示点的数量的增加，SAM的分割效果越来越高，随着提示点从1到9的增加，SAM方法和其他分割方法之间的gap越来越小。当提示点达到9个是，SAM的分割效果会略低于其他方法，这是因为SAM方法的设计初衷就不是一个高IOU的分割方法。

SAM方法在中型物体、大型物体、罕见物体、正常物体上的分割效果是优于其他分割方法的。

SAM可以实现基于文本的分割。同时在文本分割不准确的情况下，可以通过增加点的提示信息，来提升分割效果。

Limitations：

SAM在细粒度的分割、非连续部件的分割上表现都较差。同时分割的边界也不够干净利落。

对于文本到mask的分割任务还在尝试探索阶段，尚不够鲁棒，具有很大的提升空间。

结论：

SAM首个提出在图像分割领域0样本迁移的基础模型（foundation models）的概念。也就是不需要任何实际使用场景的训练，该模型就可以直接进行分割推理。论文贡献了SAM分割模型和SA-1B分割数据集。