«`html
Использование глубокого обучения для сегментации изображений: стратегии и методики
Использование глубокого обучения для сегментации изображений революционизирует множество отраслей, но часто сталкивается с препятствием – ограниченной доступностью обучающих данных. Сбор большого, разнообразного и точно размеченного набора данных, состоящего из пар изображений и соответствующих масок сегментации, может быть трудоемким, дорогостоящим и вызывать сложности из-за конфиденциальности.
Основные концепции
Перед тем как погрузиться в методы, важно освежить наши знания о концепциях, которые будут полезны для наших обсуждений.
Сегментация изображений: Сегментация изображений включает разделение изображений на несколько сегментов или объектов. Эта задача имеет применение в различных областях, таких как медицинский анализ, автономное вождение и дополненная реальность.
Обучение с учителем: Обучение с учителем – широко используемый подход в машинном обучении, при котором алгоритмы обучаются с использованием большого количества входных примеров, сопоставленных с соответствующими ожидаемыми выходами.
Нулевое обучение: Нулевое обучение направлено на решение классификации, сегментации изображений и других задач для классов, которые не были наблюдаемы во время обучения.
Методы
После внедрения SAM произошло множество проектов, таких как LangSAM и Grounded SAM, с целью улучшения текстовых подсказок.
SEEM: SEEM расширяет SAM, вводя больше типов подсказок, таких как скетчи, аудио и изображения. SEEM также улучшает обработку текстовых подсказок и предоставляет дополнительные семантические метки.
SegGPT: SegGPT – это аналог ChatGPT для изображений, который позволяет решать новые примеры на основе контекста.
PerSAM: PerSAM пытается получить хорошие точечные подсказки без взаимодействия человека.
ClipSeg: ClipSeg использует CLIP для сегментации изображений в нулевом и одношаговом сценариях.
Сравнение: Мы подготовили таблицу, выделяющую различия между представленными методами.
Заключение
Выпуск модели Segment Anything привел к революции в решении проблемы нехватки данных для сегментации изображений. Наши эксперименты показывают, что в некоторых случаях мы можем превзойти производительность модели, обученной на тысячах примеров, совершенно без данных.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Achieving accurate image segmentation with limited data: strategies and techniques.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
Полезные ссылки:
AI Lab in Telegram @itinai – бесплатная консультация
Телеграм сообщество – @itinairu
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru
«`
