L’émergence du « Divide Everything » de Meta a amené de nombreuses personnes à s’exclamer que le CV n’existe plus.
Sur la base de ce modèle, de nombreux internautes ont réalisé d'autres travaux, comme Grounded SAM.
En utilisant Stable Diffusion, Whisper et ChatGPT ensemble, vous pouvez transformer un chien en singe par la voix.
Et maintenant, pas seulement la voix, vous pouvez tout segmenter partout à la fois grâce à des invites multimodales.
Comment le faire spécifiquement ?
Cliquez sur la souris pour sélectionner directement le contenu divisé.
Ouvre la bouche.
Glissez-le simplement et le package complet d'émoticônes sera là.
Vous pouvez même diviser la vidéo.
La dernière recherche sur SEEM a été réalisée conjointement par des chercheurs de l'Université du Wisconsin-Madison, de Microsoft Research et d'autres institutions.
Segmentez facilement les images à l'aide de différents types d'indices, d'indices visuels (points, marqueurs, cases, gribouillis et fragments d'images) et d'indices verbaux (texte et audio) avec SEEM.
Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2304.06718.pdf
La chose intéressante à propos du titre de cet article est qu'il est lié à une science-fiction américaine film sorti en 2022 « Everything Everywhere All at Once » porte un nom très similaire.
Jim Fan, scientifique chez NVIDIA, a déclaré que l'Oscar du meilleur titre d'article revient à "Segment Everything Everywhere All at Once"
Avoir une interface de spécification de tâches unifiée et multifonctionnelle est la base de l'expansion La taille du modèle à grande échelle est essentielle. Les invites multimodales sont la voie de l’avenir.
Après avoir lu le journal, les internautes ont déclaré que CV commençait désormais à adopter les grands modèles. Où est l'avenir des étudiants diplômés ?
Il a été inspiré par le développement d'interfaces universelles basées sur des invites pour les LLM que les chercheurs ont proposé SEEM.
Comme le montre la figure, le modèle SEEM peut effectuer n'importe quelle tâche de segmentation dans l'ensemble ouvert sans indice, telle que la segmentation sémantique, la segmentation d'instance et la segmentation panoramique.
De plus, il prend en charge toute combinaison d'indications visuelles, textuelles et de zones de citation, permettant un fractionnement de devis polyvalent et interactif.
En termes d'architecture de modèle, SEEM adopte une architecture codeur-décodeur commune. Ce qui le rend unique, c'est l'interaction complexe entre les requêtes et les invites.
Les caractéristiques et les indices sont codés dans un espace sémantique visuel commun par les encodeurs correspondants, ou échantillonneurs.
La requête apprenable est initialisée de manière aléatoire et le décodeur SEEM accepte la requête apprenable, les fonctionnalités d'image et les indications de texte en entrée et en sortie, y compris les intégrations de classes et de masques pour la prédiction de masque et sémantique.
Il convient de mentionner que le modèle SEEM comporte plusieurs cycles d'interactions. Chaque tour se compose d'un cycle manuel et d'un cycle modèle.
Dans la boucle manuelle, la sortie du masque de l'itération précédente est reçue manuellement et un retour positif pour le prochain cycle de décodage est donné via des repères visuels. Dans la boucle du modèle, le modèle reçoit et met à jour les signaux de mémoire pour les prédictions futures.
Grâce à SEEM, à partir d'une photo du camion d'Optimus Prime, vous pouvez segmenter Optimus Prime sur n'importe quelle image cible.
Générez des masques à partir du texte saisi par l'utilisateur pour une segmentation en un clic.
De plus, SEEM peut segmenter des objets ayant une sémantique similaire sur l'image cible en cliquant ou en griffonnant simplement sur l'image de référence.
De plus, SEEM comprend très bien les relations entre les solutions et l'espace. Une fois les graffitis sur les zèbres de la rangée supérieure gauche, le zèbre le plus à gauche sera également segmenté.
SEEM peut également référencer des images à des masques vidéo, qui peuvent parfaitement segmenter des vidéos sans aucune formation sur les données vidéo.
Sur les jeux de données et les paramètres, SEEM a été formé sur trois jeux de données : la segmentation panoramique, la segmentation de référence et la segmentation interactive.
Segmentation interactive
Sur la segmentation interactive, les chercheurs ont comparé SEEM avec des modèles de segmentation interactive de pointe.
En tant que modèle général, SEEM a atteint des performances comparables à RITM, SimpleClick, etc. Et il atteint des performances très similaires à celles de SAM. SAM utilise également 50 données segmentées supplémentaires pour la formation.
Contrairement aux modèles interactifs existants, SEEM est le premier à prendre en charge non seulement les tâches de segmentation classiques, mais également un large éventail d'entrées multimodales, notamment du texte, des points, des gribouillages, des cadres de délimitation et des images offrant de puissantes capacités de combinaison.
Segmentation universelle
Avec un ensemble de paramètres pré-entraînés pour toutes les tâches de segmentation, les chercheurs peuvent évaluer directement ses performances sur des ensembles de données de segmentation universelle.
SEEM permet d'obtenir de meilleures performances de vue panoramique, d'instance et de segmentation sémantique.
Les chercheurs ont quatre objectifs attendus pour SEEM :
1. Polyvalence : en introduisant un moteur d'invite multifonctionnel pour gérer différents types d'invites, notamment des points, des cases, des graffitis, des masques et du texte. et une région de référence d'une autre image ;
2. Composite : en apprenant un espace visuel-sémantique commun pour combiner des requêtes instantanées d'indices visuels et textuels pour le raisonnement ;
3. préserver les informations de l'historique des conversations via une attention croisée guidée par un masque ;
4. Activez la segmentation ouverte du vocabulaire en utilisant un encodeur de texte pour encoder les requêtes de texte et les balises de masque. La différence entre
et SAM
Le modèle SAM proposé par Meta peut spécifier un point, un cadre de délimitation et une phrase dans un encodeur d'invite de cadre unifié pour segmenter les objets en un seul clic.
SAM a une grande polyvalence, c'est-à-dire qu'il a la capacité de transfert sans échantillon, ce qui est suffisant pour couvrir divers cas d'utilisation. Il ne nécessite pas de formation supplémentaire et peut être utilisé immédiatement. dans de nouveaux champs d'image, qu'il s'agisse d'une photo sous-marine ou d'un microscope cellulaire.
Les chercheurs ont comparé SEEM et SAM en termes de capacités interactives et sémantiques pour trois tâches de segmentation (détection de contours, ensemble ouvert et segmentation interactive).
La segmentation en ensemble ouvert nécessite également une sémantique de haut niveau et ne nécessite pas d'interaction.
Par rapport à SAM, SEEM couvre un plus large éventail d'interactions et de niveaux sémantiques.
SAM ne prend en charge que des types d'interaction limités, tels que les points et les cadres de délimitation, et ignore les tâches sémantiques élevées car il ne génère pas lui-même d'étiquettes sémantiques.
Pour SEEM, les chercheurs ont mis en évidence deux points forts :
Premièrement, SEEM dispose d'un encodeur de signaux unifié qui encode tous les signaux visuels et linguistiques dans un espace de représentation commun. Par conséquent, SEEM peut prendre en charge une utilisation plus générale et peut potentiellement être étendu à des invites personnalisées.
Deuxièmement, SEEM fait un excellent travail de masquage de texte et de génération de prédictions sémantiques.
La première auteure de l'article Xueyan Zou
Elle est actuellement doctorante au Département d'informatique de l'Université du Wisconsin-Madison, et son superviseur est le professeur Yong Jae Lee.
Avant cela, Zou a passé trois ans à l'Université de Californie à Davis, sous la direction du même mentor et a travaillé en étroite collaboration avec le Dr Fanyi Xiao.
Elle a obtenu son baccalauréat de l'Université baptiste de Hong Kong, supervisé par le professeur PC Yuen et le professeur Chu Xiaowen.
Jianwei Yang
Yang est chercheur principal au sein du groupe d'apprentissage profond de Microsoft Research à Redmond, supervisé par le Dr Jianfeng Gao.
Les recherches de Yang se concentrent principalement sur la vision par ordinateur, la vision et le langage, ainsi que sur l’apprentissage automatique. Il se concentre sur différents niveaux de compréhension visuelle structurée et sur la manière dont ils peuvent être exploités davantage pour une interaction intelligente avec les humains à travers le langage et l'incarnation environnementale.
Avant de rejoindre Microsoft en mars 2020, Yang a obtenu son doctorat en informatique de la School of Interactive Computing de Georgia Tech, où son conseiller était le professeur Devi Parikh, et il a également travaillé en étroite collaboration avec le professeur Dhruv Batra.
Gao Jianfeng
Gao Jianfeng est un scientifique distingué et vice-président de Microsoft Research, membre de l'IEEE et membre distingué de l'ACM.
Actuellement, Gao Jianfeng dirige le groupe d'apprentissage profond. La mission du groupe est de faire progresser l'état de l'art de l'apprentissage profond et ses applications dans la compréhension du langage naturel et des images, et de faire progresser les modèles et méthodes de conversation.
La recherche comprend principalement des modèles de langage neuronal pour la compréhension et la génération du langage naturel, l'informatique symbolique neuronale, la fondation et la compréhension du langage visuel, l'intelligence artificielle conversationnelle, etc.
De 2014 à 2018, Gao Jianfeng a été responsable de recherche partenaire pour l'intelligence artificielle commerciale au sein du département d'intelligence artificielle et de recherche de Microsoft et du Deep Learning Technology Center (DLTC) de Redmond Microsoft Research.
De 2006 à 2014, Gao Jianfeng a été chercheur en chef du groupe de traitement du langage naturel.
Yong Jae Lee
Lee est professeur agrégé au département d'informatique de l'Université de Washington, Madison.
Il a passé un an en tant qu'instructeur invité en intelligence artificielle à Cruise avant de rejoindre l'UW-Madison à l'automne 2021, et avant cela, il a passé 6 ans en tant qu'assistant et professeur associé à l'Université de Californie à Davis.
Il a également passé un an en tant que chercheur postdoctoral à l'Institut de robotique de l'Université Carnegie Mellon.
Il a obtenu son doctorat de l'Université du Texas à Austin en mai 2012, étudiant avec Kristen Grauman, et son BA de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign en mai 2006.
Il a également travaillé comme stagiaire d'été chez Microsoft Research avec Larry Zitnick et Michael Cohen.
Actuellement, les recherches de Lee se concentrent sur la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique. Lee est particulièrement intéressé par la création de puissants systèmes de reconnaissance visuelle capables de comprendre les données visuelles avec une supervision humaine minimale.
Actuellement, SEEM a ouvert une démo :
https://huggingface.co/spaces/xdecoder/SEEM
Dépêchez-vous et essayez-la.
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