論文の概要: Evaluating SAM2's Role in Camouflaged Object Detection: From SAM to SAM2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21596v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 13:32:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 12:27:41.695499
- Title: Evaluating SAM2's Role in Camouflaged Object Detection: From SAM to SAM2
- Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出におけるSAM2の役割評価:SAMからSAM2へ
- Authors: Lv Tang, Bo Li,
- Abstract要約: 報告によると、SAM2のオートモードでのプロンプトなしで、画像内の異なるオブジェクトを知覚する能力は低下している。
具体的には, この性能低下を評価するために, カモフラージュされた物体検出の課題を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.751277821864916
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Segment Anything Model (SAM), introduced by Meta AI Research as a generic object segmentation model, quickly garnered widespread attention and significantly influenced the academic community. To extend its application to video, Meta further develops Segment Anything Model 2 (SAM2), a unified model capable of both video and image segmentation. SAM2 shows notable improvements over its predecessor in terms of applicable domains, promptable segmentation accuracy, and running speed. However, this report reveals a decline in SAM2's ability to perceive different objects in images without prompts in its auto mode, compared to SAM. Specifically, we employ the challenging task of camouflaged object detection to assess this performance decrease, hoping to inspire further exploration of the SAM model family by researchers. The results of this paper are provided in \url{https://github.com/luckybird1994/SAMCOD}.
- Abstract（参考訳）: Meta AI Researchがジェネリックオブジェクトセグメンテーションモデルとして導入したSegment Anything Model (SAM)は、急速に注目を集め、学術コミュニティに大きな影響を与えた。
アプリケーションをビデオに拡張するために、Metaはさらに、ビデオと画像のセグメンテーションの両方が可能な統一モデルであるSegment Anything Model 2 (SAM2)を開発した。
SAM2は、適用可能なドメイン、迅速なセグメンテーション精度、実行速度の観点から、前者よりも顕著に改善されている。
しかし,本報告では,SAM2がオートモードでのプロンプトを伴わずに,画像内の異なる物体を知覚する能力が,SAM2と比較して低下していることを明らかにする。
具体的には、この性能低下を評価するために、キャモフラージュされた物体検出の困難なタスクを採用し、研究者によるSAMモデルファミリーのさらなる探索を期待する。
本論文の結果は, <url{https://github.com/luckybird 1994/SAMCOD} に記載されている。
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