Meta「分割一切」超进化版来了，IDEA领衔国内顶尖团队打造：检测、分

Meta 的 SAM「分割一切」模型刚发布，国内团队就进行了二创，打造了一个最强的零样本视觉应用 Grounded-SAM，不仅能分割一切，还能检测一切，生成一切。

Meta 的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼 CV 不存在了。

就在 SAM 发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。

网友纷纷表示，太卷了！

谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授 Wenhu Chen 表示「这也太快了」。

AI 大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目:

Grounded-Segment-Anything:自动检测、分割和生成任何有图像和文本输入的东西。边缘分割可以进一步改进。

截至目前，这个项目在 GitHub 上已经狂揽 2k 星。

检测一切，分割一切，生成一切

上周，SAM 的发布让 CV 迎来了 GPT-3 时刻。甚至，Meta AI 声称这是史上首个图像分割基础模型。

该模型可以在统一的框架 prompt encoder 内，指定一个点、一个边界框、一句话，直接一键分割出任何物体。

SAM 具有广泛的通用性，即具有了零样本迁移的能力，足以涵盖各种用例，不需要额外训练，就可以开箱即用地用于新的图像领域，无论是水下照片，还是细胞显微镜。

由此可见，SAM 可以说是强到发指。

而现在，国内研究者基于这个模型想到了新的点子，将强大的零样本目标检测器 Grounding DINO 与之结合，便能通过文本输入，检测和分割一切。

最后，还可以利用 Stable Diffusion 对分割出来的区域做可控的文图生成。

再 Grounded-SAM 具体实践中，研究者将 Segment-Anything 与 3 个强大的零样本模型相结合，构建了一个自动标注系统的流程，并展示出非常非常令人印象深刻的结果！

这一项目结合了以下模型:

?BLIP:强大的图像标注模型

?Grounding DINO:最先进的零样本检测器

?Segment-Anything:强大的零样本分割模型

?Stable-Diffusion:出色的生成模型

所有的模型既可以组合使用，也可以独立使用。组建出强大的视觉工作流模型。整个工作流拥有了检测一切，分割一切，生成一切的能力。

该系统的功能包括:

BLIP+Grounded-SAM = 自动标注器

使用 BLIP 模型生成标题，提取标签，并使用 Ground-SAM 生成框和掩码:

?半自动标注系统:检测输入的文本，并提供精确的框标注和掩码标注。

?全自动标注系统:

首先使用 BLIP 模型为输入图像生成可靠的标注，然后让 Grounding DINO 检测标注中的实体，接着使用 SAM 在其框提示上进行实例分割。

Stable Diffusion+Grounded-SAM = 数据工厂

?用作数据工厂生成新数据:可以使用扩散修复模型根据掩码生成新数据。

Segment Anything+HumanEditing

在这个分支中，作者使用 Segment Anything 来编辑人的头发 / 面部。

?SAM + 头发编辑

?SAM + 时尚编辑

作者对于 Grounded-SAM 模型提出了一些未来可能的研究方向:

自动生成图像以构建新的数据集；分割预训练的更强大的基础模型；与 GPT 模型的合作；一个完整的管道，用于自动标注图像(包括边界框和掩码)，并生成新图像。

作者介绍

Grounded-SAM 项目其中的一位研究者是清华大学计算机系的三年级博士生刘世隆。

他近日在 GitHub 上介绍了自己和团队一起做出的最新项目，并称目前还在完善中。

现在，刘世隆是粤港澳大湾区数字经济研究院，计算机视觉与机器人研究中心的实习生，由张磊教授指导，主要研究方向为目标检测，多模态学习。

在此之前，他于 2020 年获得了清华大学工业工程系的学士学位，并于 2019 年在旷视实习过一段时间。

顺便提一句，刘世隆也是今年 3 月份发布的目标检测模型 Grounding DINO 的一作。

此外，他的 4 篇论文中了 CVPR 2023，2 篇论文被 ICLR 2023 接收，1 篇论文被 AAAI 2023 接收。

而刘世隆提到的那位大佬 —— 任天和，目前在 IDEA 研究院担任计算机视觉算法工程师，也由张磊教授指导，主要研究方向为目标检测和多模态。

此外，项目的合作者还有，中国科学院大学博士三年级学生黎昆昌，主要研究方向为视频理解和多模态学习；IDEA 研究院计算机视觉与机器人研究中心实习生曹赫，主要研究方向为生成模型；以及阿里云高级算法工程师陈佳禹。

安装运行

项目需要安装 python 3.8 及以上版本，pytorch 1.7 及以上版本和 torchvision 0.8 及以上版本。此外，作者强烈建议安装支持 CUDA 的 PyTorch 和 TorchVision。

安装 Segment Anything:

python-mpipinstall-esegment_anything

安装 GroundingDINO:

python-mpipinstall-eGroundingDINO

安装 diffusers:

pipinstall--upgradediffusers

安装掩码后处理、以 COCO 格式保存掩码、example notebook 和以 ONNX 格式导出模型所需的可选依赖。同时，项目还需要 jupyter 来运行 example notebook。

pipinstallopencv-pythonpycocotoolsmatplotlibonnxruntimeonnxipykernel

GroundingDINO 演示

下载 groundingdino 检查点:

运行 demo:

exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythongrounding_dino_demo.py\--configGroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py\--grounded_checkpointgroundingdino_swint_ogc.pth\--input_imageassets/demo1.jpg\--output_dir"outputs"\--box_threshold0.3\--text_threshold0.25\--text_prompt"bear"\--device"cuda"

模型预测可视化将保存在 output_dir 中，如下所示:

Grounded-Segment-Anything+BLIP 演示

自动生成伪标签很简单:

1. 使用 BLIP来生成一个标注。

2. 从标注中提取标签，并使用 ChatGPT 来处理潜在的复杂句子。

3. 使用 Grounded-Segment-Anything 来生成框和掩码。

exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonautomatic_label_demo.py\--configGroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py\--grounded_checkpointgroundingdino_swint_ogc.pth\--sam_checkpointsam_vit_h_4b8939.pth\--input_imageassets/demo3.jpg\--output_dir"outputs"\--openai_keyyour_openai_key\--box_threshold0.25\--text_threshold0.2\--iou_threshold0.5\--device"cuda"

伪标签和模型预测可视化将保存在 output_dir 中，如下所示:

Grounded-Segment-Anything+Inpainting 演示

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythongrounded_sam_inpainting_demo.py\--configGroundingDINO/groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py\--grounded_checkpointgroundingdino_swint_ogc.pth\--sam_checkpointsam_vit_h_4b8939.pth\--input_imageassets/inpaint_demo.jpg\--output_dir"outputs"\--box_threshold0.3\--text_threshold0.25\--det_prompt"bench"\--inpaint_prompt"Asofa,highquality,detailed"\--device"cuda"Grounded-Segment-Anything+Inpainting Gradio App

pythongradio_.py

作者在此提供了可视化网页，可以更方便的尝试各种例子。

网友评论

对于这个项目 logo，还有个深层的含义:

看到 Grounded-SAM 后，网友表示，知道要来，但没想到来的这么快。

项目作者任天和称，「我们用的 Zero-Shot 检测器是目前来说最好的。」

未来，还会有 web demo 上线。

最后，作者表示，这个项目未来还可以基于生成模型做更多的拓展应用，例如多领域精细化编辑、高质量可信的数据工厂的构建等等。欢迎各个领域的人多多参与。

参考资料:

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