Всем привет! В прошлой статье мы рассказывали, как можно ускорить процесс разметки данных с помощью интерактивной сегментации, и уже упоминали state-of-the-art-решение в этой области — модель Segment Anything. Сегодня остановимся на том, как можно улучшить качество и производительность SAM: научить модель генерировать более детализированные и гранулярные маски, а также ускорить её работу в 50 раз и адаптировать для мобильных устройств. А в следующей части на примерах покажем, что способности SAM не ограничиваются одной только сегментацией: модель может применяться для решения самых разных задач компьютерного зрения.

Что такое Segment Anything (SAM)? 

SAM (Segment Anything Model) — это сегментационная модель, которая была выпущена Meta AI*  весной 2023 года и быстро стала одной из самых популярных AI-моделей. SAM называют первой фундаментальной моделью в компьютерном зрении и сравнивают с ChatGPT в NLP из-за рекордно большого количества разнообразных данных, которые видела модель (SAM обучалась на датасете SA-1B, содержащем более одного миллиарда масок); а также из-за её способности к zero-shot transfer, то есть способности легко обобщаться для решения смежных задач.