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計算機視覺開啟GPT時代

SAM的出現會是在計算機視覺領域里的GPT-3時刻。

  近日,Meta官方博客宣布,推 出 新 AI模 型 SegmentAnythingModel(SAM)分割一切模型,提出能夠對任何圖像或視頻中的任何物體進行識別、圖像分割和一鍵摳圖。此外,華為云AI領域首席科學家田奇在中國人工智能大模型技術高峰論壇上提出,未來隨著盤古系列大模型落地,AI視覺在下游應用中會加速滲透。

  業(yè)內人士表示,目前SAM模型及數據集均為開源,可以靈活集成于更大的AI系統(tǒng),隨著SAM的演進與發(fā)展,該技術可能會成為工業(yè)質檢、AR/VR、自動駕駛、衛(wèi)星遙感等多領域的強大的輔助工具,看好SAM等圖像分割模型在機器視覺中的應用。

  事件驅動 Meta推出SAM模型

  4月6日,Meta宣布推出Segmen-tAnything工具,SAM可準確識別圖像中的對象,可以識別圖像和視頻中的單個物體,甚至是訓練中沒有遇到的物體。除此之外,Meta還發(fā)布了SegmentAnything1-Bilionmask數據集(SA-1B),這更是有史以來發(fā)布的最大分割數據集。開發(fā)者可以在SAM模型技術上,開發(fā)出功能更強大、影響范圍更廣的人工智能,應用于各種領域。

  目前為特定用例創(chuàng)建準確的分割模型是大多數AI無法完成的任務,因為它需要技術專家進行高度專業(yè)化的工作,并需要獲得極其強大的AI訓練基礎設施和大量有注釋和特定領域的數據集,而Meta表示,上述難題都是SAM和SA-1B能夠克服的問題,通過減少對特定任務的建模專業(yè)知識、訓練計算和定制數據注釋的需求來幫助研究人員。

  英偉達人工智能科學家JimFan表示,此次SAM最大的一點突破是它已經基本能夠理解“物品”的一般概念,即使對于未知對象、不熟悉的場景都能比較準確的理解,因此他表示,相信SAM的出現會是在計算機視覺領域里的GPT-3時刻。

  MetaSAM模型的推出引發(fā)市場對計算機視覺的關注,而機器視覺和計算機視覺關系緊密。機器視覺技術,是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制。

  繼Meta發(fā)布SAM后,智源研究院視覺團隊推出通用分割模型SegGPT(Seg-mentEverythingInContext)。與SAM的精細標注能力相比,SegGPT模型更偏重于批量化標注分割能力,無論是在圖像還是視頻環(huán)境,用戶在畫面上標注識別一類物體,即可批量化識別分割出其他所有同類物體。從測試結果看,研究人員在廣泛的任務上對SegGPT進行了評估,包括少樣本語義分割、視頻對象分割、語義分割和全景分割,結果顯示SegGPT模型同樣展現出強大的零樣本場景遷移能力,并在COCO和PASCAL等經典CV數據集上取得最優(yōu)性能。

  行業(yè)前景 國產機器視覺成長提速

  計算機視覺是指用攝像機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等,通過計算機實現人的視覺功能,對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解,通常有仿生學和工程兩類方法。計算機視覺自20世紀40年代萌芽,歷經三次浪潮,自2006年Hinton在神經網絡的深度學習領域取得突破后,實現飛速發(fā)展。計算機視覺下游應用廣泛,可通過人臉識別、視頻監(jiān)控處理、網絡圖像分析、測溫通行、人機交互等功能垂直賦能各行各業(yè),使用場景包括智慧城市、智慧零售、智慧醫(yī)療、智能駕駛、智能家居、工業(yè)制造等。

  機器視覺可以被認為是工業(yè)化的計算機視覺,在工業(yè)領域,計算機視覺為機器視覺提供軟件算法,而機器視覺提供傳感器模型,系統(tǒng)構造等,可廣泛應用于3C電子制造、鋰電池、光伏、半導體等行業(yè)。

  根據咨詢機構弗若斯特沙利文數據,我國計算機視覺市場規(guī)模一直保持逐年增長,從2018年的79億元增長至2020年的167億元,年均復合增長率達45.39%,預計2022年我國機器視覺市場規(guī)模將進一步增長至351億元。根據高工機器人產業(yè)研究所(GGII)統(tǒng)計數據,我國機器視覺市場國模有望從2021年的107.8億元增長至2025年的311.57億元,CAGR高達30.4%。

  值得一提的事,政策支持疊加應用端拓展,國產機器視覺成長提速。一方面,我國《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》中提到,要大力發(fā)展智能制造裝備,推動先進工藝、信息技術與制造裝備深度融合,產業(yè)鏈自主可控需求推動本土機器視覺廠商持續(xù)自主創(chuàng)新、縮小與海外龍頭的實力差距;另一方面,全球人工智能經濟持續(xù)發(fā)酵,AI應用端市場多點開花并加速落地,在“AI+”、“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”背景下,智能工廠、智能制造成為工業(yè)發(fā)展大趨勢,在機器視覺方面率先實現自主技術創(chuàng)新突破的國產廠商有望充分受益。

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