論文の概要: Segment Anything Model (SAM) Meets Glass: Mirror and Transparent Objects Cannot Be Easily Detected

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00278v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 15:27:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 16:01:26.907153
• Title: Segment Anything Model (SAM) Meets Glass: Mirror and Transparent Objects Cannot Be Easily Detected
• Title（参考訳）: segment anything model (sam)がガラスを満たす - 鏡や透明な物体は容易に検出できない
• Authors: Dongsheng Han, Chaoning Zhang, Yu Qiao, Maryam Qamar, Yuna Jung, SeungKyu Lee, Sung-Ho Bae, Choong Seon Hong
• Abstract要約: コンピュータビジョンの基礎モデルとしてSAM (Segment Anything Model) が注目されている。 幅広いゼロショット転送タスクの強い能力にもかかわらず、SAMが透明なオブジェクトのような挑戦的なセットアップで何かを検出できるかどうかは不明だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.04927631258873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Meta AI Research has recently released SAM (Segment Anything Model) which is trained on a large segmentation dataset of over 1 billion masks. As a foundation model in the field of computer vision, SAM (Segment Anything Model) has gained attention for its impressive performance in generic object segmentation. Despite its strong capability in a wide range of zero-shot transfer tasks, it remains unknown whether SAM can detect things in challenging setups like transparent objects. In this work, we perform an empirical evaluation of two glass-related challenging scenarios: mirror and transparent objects. We found that SAM often fails to detect the glass in both scenarios, which raises concern for deploying the SAM in safety-critical situations that have various forms of glass.
• Abstract（参考訳）: meta ai researchが先日リリースしたsam(segment anything model)は、10億以上のマスクからなる大規模なセグメンテーションデータセットでトレーニングされている。 コンピュータビジョンの分野での基礎モデルとして、sam(segment anything model)は汎用オブジェクトセグメンテーションにおける印象的なパフォーマンスで注目を集めている。 幅広いゼロショット転送タスクの強い能力にもかかわらず、SAMが透明なオブジェクトのような挑戦的なセットアップで何かを検出できるかどうかは不明だ。 本研究では,鏡と透明物体の2つのガラス関連課題を実証的に評価する。 SAMは両方のシナリオでガラスの検出に失敗することが多く、様々な形態のガラスを持つ安全クリティカルな状況においてSAMをデプロイすることを懸念する。

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