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Segment Anything：SAM系列模型（SAM、EfficientSAM、MobileSAM、MobileSAM-v2、FastSAM）

作者：小舞很执着 | 2024-07-24 23:30:28

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efficientsam

Segment Anything | Meta AIhttps://segment-anything.com/

Segment Anything(sam)项目整理汇总 - 知乎0.背景sam是一个无监督的分割图像的基础模型，分割效果非常好，具体细节可看论文解读。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/620355474自从sam模型发布以来，基于sam的二次应用及衍生项目越来越多，将其应用于各种任务，…https://zhuanlan.zhihu.com/p/630529550

SAM

https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf

新的图像分割任务:这样的任务需要实现零样本泛化。
新的模型：Segment Anthing Model。目前分为vit_b，vit_l，vit_h
新的数据集：SA-1B。其中包括10亿个掩码和1100万张图像

图像编码器 作者使用经过MAE预训练的Vision Transformer (ViT) ，并对其进行微调以处理高分辨率输入。图像编码器在每张图像上运行一次，并可以在对模型进行提示之前应用。

提示编码器 作者考虑两种类型的提示：稀疏提示（点、框、文本）和密集提示（掩码）。使用位置编码表示点和框，与每种提示类型的学习嵌入相加，而对于自由文本，则使用来自CLIP的现成文本编码器。密集提示（即掩码）使用卷积进行嵌入，并与图像嵌入进行逐元素求和。

掩码解码器 掩码解码器高效地将图像嵌入、提示嵌入和输出标记映射到一个掩码上。这种设计受到《基于Trasformers的端到端目标检测》和Maskformer的启发，使用了一个修改的Transformer解码器block，后跟一个动态掩码预测头。修改后的解码器block在两个方向（提示到图像嵌入和图像嵌入到提示）上使用自注意力和交叉注意力来更新所有嵌入。在运行两个Block后，对图像嵌入进行上采样，并通过MLP层将输出标记映射到一个动态线性分类器（该分类器用于计算每个图像位置的掩码前景概率）。

EfficientSAM

图2-EfficientSAM框架概述。我们提出的EfficientSAM包含两个阶段:ImageNet上的SAMI预训练(上)和SA-1B上的SAM调优(下)。

对于SAMI预训练，掩码自编码器以SAM图像编码器的特征嵌入作为重构目标。SAMI预训练完成后，丢弃解码器，将轻量级编码器作为EfficientSAM的图像编码器，在SA-1B上进行微调。

EfficientViT-SAM

论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.05008

代码和预训练：https://github.com/mit-han-lab/efficientvit

轻量化EfficientViT-SAM开源，清华&MIT&英伟达发布，速度提升48.9倍

MobileSAM

MobileSAM模型是在2023年6月27日发布的

将原始SAM中的图像编码器ViT-H提取到轻量级图像编码器中，可以自动与原始SAM中的mask解码器相兼容。训练可以在不到一天的时间内完成，由此产生的轻量级SAM被称为MobileSAM，它要小60倍以上，但性能与原来的SAM相当。就推理速度而言，MobileSAM每张图像的运行时间约为10ms:图像编码器为8ms,掩码解码器为2ms。凭借卓越的性能和更高的通用性,我们MobileSAM比同期的FastSAM小7倍，快4倍，使其更适合移动端的应用。

直接把 ViT-H 蒸馏到小型的图像编码器中

MobileSAM-v2

感觉就是yolov8目标检测框作为提示+SAM分割SegEvery

采用目标检测算法的边界框作为提示框来进行分割

SegEvery与SAM的效率瓶颈在于其掩模解码器，因为它需要首先使用冗余的网格搜索提示生成大量掩模，然后执行过滤以获得最终的有效掩模。

文章作者提出通过直接使用仅包含有效提示的方法生成最终的掩模（检测边界框），从而提高其效率，这可以通过目标发现获得有效提示。作者提出的方法不仅能够将掩模解码器的总时间减少至少16倍，而且还能够实现卓越的性能。

mask解码器随着分割的点个数增多，时间也在增多

作者提出了具有对象感知的框提示，以替代默认的网格搜索点提示，从而显著提高了其速度，同时实现了整体上更优越的性能。用对象感知提示采样替换默认的网格搜索提示采样

FastSAM

网络结构上和SAM基本上没什么关系

在线demo链接：Examples – casia-iva-lab/fastsam – Replicate

将SAM分成两个相对独立的任务：实例分割和prompt。因此使用yolo这种CNN的模型就可以完成类似SAM的任务。

基于YOLOv8-seg实现了FastSAM，它比SAM快50倍，且训练数据只有SAM的1/50，同时运行速度不受point输入数量的影响
FastSAM定义Segment Anything Task（SAT）为根据提示进行语义分割任务，提示指：前景|背景点、bounding boxes、mask、text;
将SAT分解为2阶段，第一阶段为对输入图像的全景实例分割，第二阶段为根据提示输入对全景实例分割结果进行稀疏化选择

EdgeSAM

SlimSAM

Tokenize Anything via Prompting

顶配版SAM，由分割一切迈向感知一切

近日，智源研究院视觉团队推出以视觉感知为中心的基础模型 TAP (Tokenize Anything via Prompting), 利用视觉提示同时完成任意区域的分割、识别与描述任务。将基于提示的分割一切基础模型 (SAM) 升级为标记一切基础模型 (TAP)，高效地在单一视觉模型中实现对任意区域的空间理解和语义理解。相关的模型、代码均已开源，并提供了 Demo 试用，更多技术细节请参考 TAP 论文。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.09128
项目&代码：
https://github.com/baaivision/tokenize-anything
模型地址：
https://huggingface.co/BAAI/tokenize-anything
Demo:
https://huggingface.co/spaces/BAAI/tokenize-anything

简单点击或涂鸦图片中感兴趣的目标，TAP 即可自动生成目标区域的分割掩码、类别标签、以及对应的文本描述，实现了一个模型同时完成任意的分割、分类和图像描述。

SAM-Lightening

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.09195.pdf

代码：https://anonymous.4open.science/r/SAM-LIGHTENING-BC25/

比SAM快30倍，SAM-Lightening开源！推理一张图仅需7ms（附论文和源码）

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