“`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
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 – широко используемый подход в машинном обучении, при котором алгоритмы обучаются с использованием большого количества входных примеров, сопоставленных с соответствующими ожидаемыми выходами.
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 расширяет SAM, вводя больше типов подсказок, таких как скетчи, аудио и изображения. SEEM также улучшает обработку текстовых подсказок и предоставляет дополнительные семантические метки.
SegGPT – это аналог ChatGPT для изображений, который позволяет решать новые примеры на основе контекста.
PerSAM пытается получить хорошие точечные подсказки без взаимодействия человека.
ClipSeg использует CLIP для сегментации изображений в нулевом и одношаговом сценариях.
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.
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.
Попробуйте AI Sales Bot от aidone.ru. 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 aidone.ru будущее уже здесь!