論文の概要: Zero-Shot Segmentation of Eye Features Using the Segment Anything Model (SAM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08077v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 11:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:25:33.370419
• Title: Zero-Shot Segmentation of Eye Features Using the Segment Anything Model (SAM)
• Title（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) を用いた眼特徴のゼロショットセグメンテーション
• Authors: Virmarie Maquiling, Sean Anthony Byrne, Diederick C. Niehorster, Marcus Nystr\"om, Enkelejda Kasneci
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、画像セグメンテーションのための最初の基礎モデルである。 本研究では,VR機器で記録された視線画像から特徴を分割するSAMの能力を評価する。 我々の調査はSAMのゼロショット学習能力と、バウンディングボックスやポイントクリックのようなプロンプトの有効性に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.150553995510217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The advent of foundation models signals a new era in artificial intelligence. The Segment Anything Model (SAM) is the first foundation model for image segmentation. In this study, we evaluate SAM's ability to segment features from eye images recorded in virtual reality setups. The increasing requirement for annotated eye-image datasets presents a significant opportunity for SAM to redefine the landscape of data annotation in gaze estimation. Our investigation centers on SAM's zero-shot learning abilities and the effectiveness of prompts like bounding boxes or point clicks. Our results are consistent with studies in other domains, demonstrating that SAM's segmentation effectiveness can be on-par with specialized models depending on the feature, with prompts improving its performance, evidenced by an IoU of 93.34% for pupil segmentation in one dataset. Foundation models like SAM could revolutionize gaze estimation by enabling quick and easy image segmentation, reducing reliance on specialized models and extensive manual annotation.
• Abstract（参考訳）: 基盤モデルの出現は、人工知能の新しい時代を意味する。 Segment Anything Model (SAM)は、画像セグメンテーションのための最初の基礎モデルである。 本研究では,VR機器で記録された視線画像から特徴を分割するSAMの能力を評価する。 注釈付きアイイメージデータセットの要求が増大すると、SAMは視線推定におけるデータアノテーションの景観を再定義する大きな機会となる。 我々の調査はSAMのゼロショット学習能力と、バウンディングボックスやポイントクリックのようなプロンプトの有効性に焦点を当てている。 我々の結果は他の領域の研究と一致しており、SAMのセグメンテーションの有効性は特徴によって特殊モデルと同等であり、その性能は1つのデータセットにおける瞳孔セグメンテーションの93.34%のIoUによって証明されている。 samのような基礎モデルは、素早く簡単に画像のセグメンテーションを可能にし、専門モデルへの依存を減らすことで視線推定に革命をもたらす可能性がある。

関連論文リスト

• Segment Anything for Videos: A Systematic Survey [52.28931543292431]
  最近のファンデーションモデルの波は、コンピュータビジョン(CV)などにおいて大きな成功を収めている。 セグメンテーション・アズ・モデル(SAM)はタスクに依存しない視覚基盤モデルを探究する情熱を喚起した。 本研究は,基礎モデル時代のビデオに対するSAMの体系的レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T02:24:53Z)
• ASAM: Boosting Segment Anything Model with Adversarial Tuning [9.566046692165884]
  本稿では, 対角的チューニングにより基礎モデルの性能を増幅する新しい手法であるASAMを紹介する。 我々は,自然言語処理における実装の成功に触発された,自然対逆例の可能性を生かした。 本手法は, 対向例のフォトリアリズムを維持し, 元のマスクアノテーションとの整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T00:13:05Z)
• MAS-SAM: Segment Any Marine Animal with Aggregated Features [55.91291540810978]
  そこで本研究では,海洋生物のセグメンテーションのためのMAS-SAMという新しい特徴学習フレームワークを提案する。 本手法により,グローバルな文脈的手がかりからよりリッチな海洋情報を抽出し,よりきめ細かな局部的詳細を抽出できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T07:38:14Z)
• Performance Evaluation of Segment Anything Model with Variational Prompting for Application to Non-Visible Spectrum Imagery [15.748043194987075]
  この研究は、X線/赤外線モダリティに関心のあるオブジェクトのセグメンテーションにおけるセグメンション・任意のモデル機能を評価する。 提案手法は,ボックスプロンプトが与えられた場合,SAMはオブジェクトをX線モードで分割できるが,その性能は点プロンプトによって異なる。 このモダリティの低コントラストの性質を考えると、赤外線オブジェクトもポイントプロンプトでセグメント化することが困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T16:04:14Z)
• Boosting Segment Anything Model Towards Open-Vocabulary Learning [69.42565443181017]
  Segment Anything Model (SAM)は、新しいパラダイムビジョン基盤モデルとして登場した。 SAMは様々な領域で応用や適応を発見できるが、その主な制限はオブジェクトの意味を把握できないことである。 我々は,SAMとオープン語彙オブジェクト検出器をエンドツーエンドフレームワークでシームレスに統合するSamborを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T17:19:00Z)
• Self-guided Few-shot Semantic Segmentation for Remote Sensing Imagery Based on Large Vision Models [14.292149307183967]
  本研究は,少数ショットセマンティックセグメンテーションの自動化を目的とした構造化フレームワークを提案する。 SAMモデルを利用して、意味的に識別可能なセグメンテーションの結果をより効率的に生成する。 提案手法の中心は,従来のガイドマスクを利用してSAMの粗い画素単位のプロンプトを生成する,新しい自動プロンプト学習手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T07:07:55Z)
• Semantic-SAM: Segment and Recognize Anything at Any Granularity [83.64686655044765]
  本稿では,任意の粒度でセグメンテーションと認識を可能にする汎用画像セグメンテーションモデルであるSemantic-SAMを紹介する。 複数のデータセットを3つの粒度に集約し、オブジェクトとパーツの分離した分類を導入する。 マルチグラニュラリティ機能を実現するために,各クリックで複数のレベルのマスクを生成できるマルチ選択学習方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T17:59:40Z)
• RefSAM: Efficiently Adapting Segmenting Anything Model for Referring Video Object Segmentation [53.4319652364256]
  本稿では,ビデオオブジェクトのセグメンテーションを参照するためのSAMの可能性を探るRefSAMモデルを提案する。 提案手法は,Cross-RValModalを用いることで,モダリティ学習を向上させるためにオリジナルのSAMモデルに適応する。 我々は、言語と視覚の特徴を効果的に調整し、融合させるために、パラメータ効率のチューニング戦略を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T13:21:58Z)
• Personalize Segment Anything Model with One Shot [52.54453744941516]
  我々は,Segment Anything Model (SAM) のためのトレーニング不要なパーソナライズ手法を提案する。 PerSAMは、参照マスクを持つ1つのイメージしか持たないため、最初にターゲットのコンセプトを以前のロケーションでローカライズする。 PerSAMは、ターゲット誘導された注意、ターゲットセマンティックなプロンプト、そしてカスケードされたポストリファインメントという3つのテクニックを通じて、他の画像やビデオにセグメントする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T17:59:36Z)
• Segment anything, from space? [8.126645790463266]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T17:14:36Z)
• Input Augmentation with SAM: Boosting Medical Image Segmentation with Segmentation Foundation Model [36.015065439244495]
  Segment Anything Model (SAM) はコンピュータビジョンタスクのための汎用セグメンテーションのための大規模モデルである。 SAMは100万枚の画像と10億枚以上のマスクを使って訓練され、自然の風景画像に広範囲のオブジェクトのセグメンテーション結果を生成することができる。 本報告では,SAMは医用画像データに高品質なセグメンテーションを提供していないが,その生成マスク,特徴,安定性スコアは,より優れた医用画像セグメンテーションモデルの構築と訓練に有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T07:11:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。