論文の概要: Segment anything, from space?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13000v4
• Date: Thu, 9 Nov 2023 05:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 18:39:40.581364
• Title: Segment anything, from space?
• Title（参考訳）: 宇宙から何か分離する?
• Authors: Simiao Ren, Francesco Luzi, Saad Lahrichi, Kaleb Kassaw, Leslie M. Collins, Kyle Bradbury, Jordan M. Malof
• Abstract要約: SAM(Segment Anything Model)は、安価な入力プロンプトに基づいて、入力画像中のオブジェクトをセグメント化することができる。 SAMは通常、目標タスクで訓練された視覚モデルに似た、あるいは時として超えた認識精度を達成した。 SAMの性能が画像のオーバーヘッド問題にまで及んでいるかどうかを考察し、その開発に対するコミュニティの反応を導くのに役立てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.126645790463266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recently, the first foundation model developed specifically for image segmentation tasks was developed, termed the "Segment Anything Model" (SAM). SAM can segment objects in input imagery based on cheap input prompts, such as one (or more) points, a bounding box, or a mask. The authors examined the \textit{zero-shot} image segmentation accuracy of SAM on a large number of vision benchmark tasks and found that SAM usually achieved recognition accuracy similar to, or sometimes exceeding, vision models that had been trained on the target tasks. The impressive generalization of SAM for segmentation has major implications for vision researchers working on natural imagery. In this work, we examine whether SAM's performance extends to overhead imagery problems and help guide the community's response to its development. We examine SAM's performance on a set of diverse and widely studied benchmark tasks. We find that SAM does often generalize well to overhead imagery, although it fails in some cases due to the unique characteristics of overhead imagery and its common target objects. We report on these unique systematic failure cases for remote sensing imagery that may comprise useful future research for the community.
• Abstract（参考訳）: 近年,イメージセグメンテーションタスク用に開発された最初の基礎モデルが開発され,SAM (Segment Anything Model) と呼ばれる。 SAMは、1つ(またはそれ以上)のポイント、バウンディングボックス、マスクなどの安価な入力プロンプトに基づいて、入力画像にオブジェクトを分割することができる。 著者らは、SAMの画像分割精度を多数の視覚ベンチマークタスクで検証し、SAMは通常、目標タスクで訓練された視覚モデルと似ているか、あるいはそれ以上の認識精度を達成していることを示した。 セグメンテーションのためのSAMの印象的な一般化は、自然画像の研究に重要な意味を持つ。 本研究では,SAMの性能が画像上の問題にまで及んでいるかどうかを考察し,その開発に対するコミュニティの反応を導くのに役立てる。 SAMの性能を多様で広く研究されているベンチマークタスクのセットで検証する。 SAMはオーバヘッド画像によく当てはまるが、オーバヘッド画像の独特の特徴と、その共通のターゲットオブジェクトのため、いくつかのケースでは失敗する。 リモートセンシング画像に対するこれらのユニークな系統的障害事例について報告する。

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