partially unsupervised

Добрался почитать статью SAM 2: Segment Anything in Images and Videos (старье, ей уже больше месяца!), искренне восхитился. Причем даже не только красивой демкой и высокими метриками на всех подряд zero-shot / semi-supervised бенчмарках по сегментации, а дизайном всего решения.

TL;DR такой:
- поставили новую задачу promptable video segmentation - в такой постановке задачу не решают, зато ее можно рассматривать как обобщение ранее известных задач;
- чтобы ее решить, подошли с обеих сторон - модель и данные;
- модель дизайнили под относительно быстрый стриминг инференс, пригодный и для видео, и для отдельных картинок, которые рассматриваются как частный случай видео из одного кадра;
- поддержка видео реализована через memory attention блок (выход енкодера проходит через self-attention на себя, а cross-attention - на memory, содержащий фичемапы предыдущих фреймов и предсказаний + вектора сегментируемого таргета);
- собрали огромный датасет из 600k+ масок, используя много итераций self-labeling с вовлечением разметчиков (human in the loop is all we need), в конце добившись среднего времени разметки кадра человеком 4.5 секунд;
- при помощи тех же self-labeling + валидацией человеками расширили датасет в четыре раза, и обеспечили этим еще и хорошую сегментацию фоновых объектов;
- для каждого куска пайплайна есть детальный ablation study.

Вообще не знаю, зачем пересказывать такую статью - она написана максимально понятно, вникать не придется, читается легче, чем телеграм-канал среднего ML-графомана. Но если читать все равно лень, можете посмотреть видео.

AI at Meta

Meta Segment Anything Model 2

SAM 2 is a segmentation model that enables fast, precise selection of any object in any video or image.

www.tg-me.com/sg/partially unsupervised/com.partially_unsupervised/231

15.3K viewsSep 5, 2024 at 14:30

Добрался почитать статью SAM 2: Segment Anything in Images and Videos (старье, ей уже больше месяца!), искренне восхитился. Причем даже не только красивой демкой и высокими метриками на всех подряд zero-shot / semi-supervised бенчмарках по сегментации, а дизайном всего решения.

TL;DR такой:
- поставили новую задачу promptable video segmentation - в такой постановке задачу не решают, зато ее можно рассматривать как обобщение ранее известных задач;
- чтобы ее решить, подошли с обеих сторон - модель и данные;
- модель дизайнили под относительно быстрый стриминг инференс, пригодный и для видео, и для отдельных картинок, которые рассматриваются как частный случай видео из одного кадра;
- поддержка видео реализована через memory attention блок (выход енкодера проходит через self-attention на себя, а cross-attention - на memory, содержащий фичемапы предыдущих фреймов и предсказаний + вектора сегментируемого таргета);
- собрали огромный датасет из 600k+ масок, используя много итераций self-labeling с вовлечением разметчиков (human in the loop is all we need), в конце добившись среднего времени разметки кадра человеком 4.5 секунд;
- при помощи тех же self-labeling + валидацией человеками расширили датасет в четыре раза, и обеспечили этим еще и хорошую сегментацию фоновых объектов;
- для каждого куска пайплайна есть детальный ablation study.

Вообще не знаю, зачем пересказывать такую статью - она написана максимально понятно, вникать не придется, читается легче, чем телеграм-канал среднего ML-графомана. Но если читать все равно лень, можете посмотреть видео.

BY partially unsupervised