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Abstract：

我们提出了名为Segment Anything的项目：一个针对图像分割的新的任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们构建了迄今为止（到目前为止）最大的分割数据集，在 110万张授权和尊重隐私的图像上使用了超过 10 亿个掩码。该模型被设计为可提示的，因此它可以将零样本迁移到新的图像分布和任务中。我们评估了它在众多任务上的能力，发现它的零样本性能令人印象深刻——通常与之前完全监督的结果竞争甚至优于。我们在 https://segment-anything.com 上发布了 分割一切模型（SAM）和相应的数据集 (SA-1B)，包含10亿掩膜以及110万张图像，以促进计算机视觉基础模型的研究。

Introduction

在网络规模数据集上预训练的大型的语言模型正在利用零样本和少样本泛化来革命NLP领域。这些“基础模型”可以泛化到超出训练期间看到的任务和数据分布。

Task.
Model. 一个强大的图像编码器计算图像嵌入，提示编码器嵌入提示，然后将两个信息源组合成一个轻量级掩码解码器，预测分割掩码。 我们专注于点、框和掩码提示，并且还展示了自由形式的文本提示的初始结果。为了使 SAM 歧义感知，我们设计它来预测单个提示的多个掩码，允许 SAM 自然地处理歧义，例如衬衫与人示例

Data engine(数据引擎)：为了实现对新数据分布的强泛化，我们发现有必要在大型和多样化的掩码集上训练SAM，而不仅仅是已经存在的任何分割数据集。我们通过model-in-the-loop 数据集注释共同开发我们的模型。包含三个阶段：手动、半自动和全自动。

Dataset. 使用数据引擎的最后阶段完全自动收集，掩码比任何现有的分割数据集多400倍

Segment Anything Task

我们从 NLP 中汲取灵感，下一个标记预测任务用于基础模型预训练并通过提示工程解决不同的下游任务。为了构建分割的基础模型，我们的目标是定义一个具有类似能力的任务。

Task. 我们首先将提示的想法从 NLP 转换为分割，其中提示可以是一组前景/背景点、粗略框或掩码、自由形式的文本，或者通常，任何指示图像中分割什么的信息。

Pre-training. 可提示的分割任务提出了一种自然的预训练算法，该算法模拟每个训练样本的一系列提示（例如，点、框、掩码），并将模型的掩码预测与基本事实进行比较.我们采用交互分割的方法，与旨在最终在足够的用户输入后预测有效掩码的交互分割不同，我们的目标是始终为任何提示预测有效的掩码，即使提示不明确。这确保了预训练模型在涉及歧义的用例中是有效的，包括数据引擎所需的自动注释。

Zero-shot transfer 直观地说，我们的预训练任务赋予模型在推理时适当响应任何提示的能力，因此下游任务可以通过工程适当的提示来解决。例如，如果一个有猫的边界框检测器，则可以通过提供检测器的框输出作为我们模型的提示来解决猫实例分割。一般来说，广泛的实用分割任务可以被视为提示。除了自动数据集标记之外，我们在实验中探索了五个不同的示例任务

Related tasks。 分割是一个广阔的领域:交互式分割，边缘检测，超像素化，目标区域生成，前景分割，语义分割，实例分割，全景分割等。我们的可提示分割任务的目标是建立一种广泛有能力的模型，可以通过提示工程适应许多(尽管不是全部)现有和新的分割任务

Discussion 提示和组合是一种强大的工具，可以使单个模型以可扩展的方式使用，潜在地完成模型设计时未知的任务。这种方法类似于如何使用其他基础模型，例如，CLIP 是 DALL·E 图像生成系统的文本图像对齐组件。我们预计，由提示工程等技术提供支持的可组合系统设计将比专门为固定任务训练的系统有更广泛的应用。通过组合镜头比较可提示和交互式分割也很有趣：虽然交互式分割模型的设计考虑到人类用户，但正如我们在演示的那样，为可提示分割训练的模型也可以组合成一个更大的算法系统。

Segment Anything Model

1. 论文主要解决的问题：

这篇论文介绍了一个名为Segment Anything的项目，旨在解决图像分割的问题。该项目提出了一个新的任务、模型和数据集，其中包括一个可提示的分割任务，一个可提示的分割模型（SAM），以及一个包含超过10亿个授权和尊重隐私的图像的数据集（SA-1B）。SAM模型可以从单个点提示中分割任何对象，并且可以在零样本情况下转移到新的图像分布和任务。该论文的目标是提供更灵活、更通用的分割模型，以及更大规模、更多样化的分割数据集，以推动图像分割领域的发展。

2. 成功的关键：

建立一个可提示的图像分割模型，并使用大规模数据集进行预训练，以便通过提示工程在新的数据分布上实现强大的泛化能力。该模型的成功取决于三个组成部分：任务、模型和数据。作者通过回答关于图像分割的问题来开发这些组成部分，包括什么任务可以实现零样本泛化、相应的模型架构是什么以及哪些数据可以支持这个任务和模型。通过这种方法，作者提出了一种基于提示工程的图像分割解决方案，可以通过组合其他模块来解决各种下游分割问题。

3. 实验设计

a. 作者使用大规模数据集对图像分割模型进行预训练，以便在新的数据分布上实现强大的泛化能力。
b. 作者使用提示工程来训练模型，以便在新的任务和数据集上进行零样本泛化。作者使用了两个任务来评估模型的性能：单点分割和实例分割。
c. 对于单点分割任务，作者选择了7个数据集，包括LVIS v0.5、VISOR、DRAM、IBD、NDD20、OVIS和iShape。作者使用了两个模型来进行比较：SAM和RITM。作者将生成的掩码呈现给专业标注员，并要求他们使用提供的指南对每个掩码进行评分。
d. 对于实例分割任务，作者使用了LVIS v1验证集来进行比较。作者使用了两个模型来进行比较：ViTDet-H和SAM。作者将生成的掩码呈现给专业标注员，并要求他们使用提供的指南对每个掩码进行评分。
e. 最后，作者对实验结果进行了分析，并比较了不同模型和数据集之间的性能差异。作者还对模型的泛化能力进行了评估，并探讨了模型在不同任务和数据集上的适用性。

4. 主要贡献

这篇论文提出了一种基于提示工程的图像分割解决方案，可以通过组合其他模块来解决各种下游分割问题。具体来说，该解决方案的关键是建立一个可提示的图像分割模型，并使用大规模数据集进行预训练，以便通过提示工程在新的数据分布上实现强大的泛化能力。该模型的成功取决于三个组成部分：任务、模型和数据。作者通过回答关于图像分割的问题来开发这些组成部分，包括什么任务可以实现零样本泛化、相应的模型架构是什么以及哪些数据可以支持这个任务和模型。通过这种方法，作者提出了一种基于提示工程的图像分割解决方案，可以通过组合其他模块来解决各种下游分割问题。该解决方案在多个数据集上进行了实验，并取得了很好的效果，证明了其在图像分割领域的实用性和有效性。

5. 下一步的研究点：

在这篇论文的基础上，可以进行以下工作来进一步深入研究： 1. 探索更多的任务和数据集：本文中使用的任务和数据集是有限的，可以进一步探索更多的任务和数据集，以评估模型的泛化能力和适用性。 2. 提高模型的效率和准确性：本文中提出的模型可以进一步改进，以提高其效率和准确性。例如，可以使用更先进的模型架构和训练技术来提高模型的性能。 3. 研究模型的可解释性：本文中提出的模型是黑盒模型，无法解释其决策过程。可以进一步研究如何提高模型的可解释性，以便更好地理解模型的行为和决策。 4. 探索其他领域的应用：本文中提出的解决方案可以应用于其他领域，例如自然语言处理和语音识别。可以进一步探索如何将该解决方案应用于其他领域，并评估其效果和适用性。 5. 研究数据隐私和安全问题：本文中提到了数据隐私和安全问题，可以进一步研究如何保护数据隐私和安全，并开发更加安全和可靠的数据集。