seggpt-vit-large - 基于上下文的单次图像分割解决方案

seggpt-vit-large项目介绍

项目背景

seggpt-vit-large项目是基于SegGPT模型的实际应用。SegGPT模型由Xinlong Wang、Xiaosong Zhang、Yue Cao、Wen Wang、Chunhua Shen和Tiejun Huang提出，论文标题是《SegGPT: Segmenting Everything In Context》。这个模型致力于在给定上下文中进行图像分割。

模型描述

SegGPT模型利用了一种仅解码（类似GPT）的Transformer架构，专门用于生成分割掩码。该模型的输入包括一张待分割的图像、一张提示图像以及对应的提示掩码。其一大特点是具备卓越的一次性（one-shot）结果：在COCO-20数据集上取得了56.1的平均交叉并集（mIoU），在FSS-1000数据集上达到了85.6的mIoU。

使用场景与限制

SegGPT模型主要用于一次性图像分割任务。在这些任务中，用户只需提供一张示例图像和其分割掩码，即可在其他相似图像上自动生成分割结果。这使其在需要快速分割新对象的应用中非常有效。不过，用户需注意的是，该模型原始实现仍有部分限制。

模型使用方法

要使用SegGPT模型进行一次性语义分割，用户需要使用相关的Python库和工具。以下是基本的使用示例：

import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import SegGptImageProcessor, SegGptForImageSegmentation

model_id = "BAAI/seggpt-vit-large"
image_processor = SegGptImageProcessor.from_pretrained(checkpoint)
model = SegGptForImageSegmentation.from_pretrained(checkpoint)

dataset_id = "EduardoPacheco/FoodSeg103"
ds = load_dataset(dataset_id, split="train")
# Number of labels in FoodSeg103 (not including background)
num_labels = 103

image_input = ds[4]["image"]
ground_truth = ds[4]["label"]
image_prompt = ds[29]["image"]
mask_prompt = ds[29]["label"]

inputs = image_processor(
    images=image_input, 
    prompt_images=image_prompt,
    prompt_masks=mask_prompt, 
    num_labels=num_labels,
    return_tensors="pt"
)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

target_sizes = [image_input.size[::-1]]
mask = image_processor.post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes, num_labels=num_labels)[0]

在这个示例中，用户首先加载了一个名为EduardoPacheco/FoodSeg103的数据集，并挑选其中的图像及其相应的标签作输入与提示。之后，通过SegGpt模型处理这些图像以生成分割掩码。

论文引用

如果在学术出版物中引用了该模型，推荐使用以下BibTeX格式：

@misc{wang2023seggpt,
      title={SegGPT: Segmenting Everything In Context}, 
      author={Xinlong Wang and Xiaosong Zhang and Yue Cao and Wen Wang and Chunhua Shen and Tiejun Huang},
      year={2023},
      eprint={2304.03284},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

总体来说，seggpt-vit-large项目提供了一个强大、创新的图像分割解决方案，适用于多种视觉任务，尤其是在计算资源有限的情境下。