>> 東方證券-計算機行業(yè)動態(tài)跟蹤：Meta發(fā)布SAM模型，CV領(lǐng)域迎來新突破-230410
| 上傳日期： |
2023/4/10 |
大小： |
283KB |
| 格式： |
pdf 共3頁 |
來源： |
東方證券 |
| 評級： |
看好 |
作者： |
浦俊懿,陳超,謝忱 |
| 行業(yè)名稱： |
計算機 |
| 下載權(quán)限： |
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4月6日，Meta公司發(fā)布通用圖像分割模型Segment-Anything Model（SAM）和圖像注釋數(shù)據(jù)集Segment-Anything 1-Billion（SA-1B）。SAM模型可根據(jù)文本指令等方式，實現(xiàn)零樣本下對任意圖像行分割，其靈活性在圖像分割領(lǐng)域尚屬首創(chuàng)，SAM的發(fā)布可以稱為CV領(lǐng)域的“GPT-3時刻”，或?qū)⒓铀賵D像分割視頻領(lǐng)域的研究。此外，Meta還開源了包含1100萬張圖像和11億個掩碼的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集SA1B，該數(shù)據(jù)集可用于研究目的，并且在開放許可Apache 2.0下可用。
SAM支持多方式靈活執(zhí)行圖像分割，并且具備零樣本遷移能力。盡管過去圖像分割在眾多領(lǐng)域已得到了廣泛應(yīng)用，但為特定任務(wù)創(chuàng)建準確的分割模型通常需要技術(shù)專家進行高度專業(yè)化的工作，此外，該項任務(wù)還需要大量的領(lǐng)域標注數(shù)據(jù)，種種因素限制了圖像分割的進一步發(fā)展。而SAM已學(xué)會物體的一般概念，支持文本、關(guān)鍵點、邊框等多種方式為任何圖像和視頻中的任意物體生成Mask，甚至包括訓(xùn)練中未遇到過的目標。SAM足夠通用，涵蓋廣泛用例，并且可以在新的圖像領(lǐng)域上即開即用，無需額外的訓(xùn)練，這種零樣本遷移能力開啟了CV圖像分割領(lǐng)域的GPT-3時代。
SAM有望賦能眾多垂直領(lǐng)域，釋放AI強大潛力。從應(yīng)用角度看，SAM可與其他系統(tǒng)靈活集成，獲取輸入提示，例如，從AR/VR中獲取視線范圍來選擇對象、用文本輸入檢測界定對象等。目前，Meta公司內(nèi)部已開始使用SAM，對其網(wǎng)站的圖片、審核、Facebook和Instagram用戶推薦內(nèi)容等進行標記，同時，其官網(wǎng)也展示了SAM在VR/AR、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的顛覆性應(yīng)用暢想。此外，在自動駕駛領(lǐng)域，SAM有利于檢測行人、汽車、障礙物等，提升智能汽車算法數(shù)據(jù)標注的效率，使算法迭代加速；在工業(yè)視覺領(lǐng)域，零部件在工業(yè)生產(chǎn)線包裝過程中存在檢測速度慢、自動化檢測水平低下、檢測準確率不高等問題，SAM可有效改善這些問題；在醫(yī)療領(lǐng)域，SAM可對醫(yī)學(xué)影像進行分割標注，幫助醫(yī)生進行病理分析和診斷；在數(shù)據(jù)標注領(lǐng)域，SAM可提高注釋圖像效率，新注釋數(shù)據(jù)則可反過來用于更新SA，迭代改善模型和數(shù)據(jù)集。我們認為，SAM將賦能自動駕駛、工業(yè)視覺、醫(yī)療、數(shù)據(jù)標注等眾多行業(yè)領(lǐng)域，相關(guān)領(lǐng)域標的將因此充分收益。
投資建議與投資標的
SAM以其靈活多樣的圖像分割能力和零樣本遷移能力，使其有望提高特定任務(wù)下分割模型的效率，我們看好SAM的強大賦能能力，CV大模型及應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)標的值得關(guān)注：建議關(guān)注光庭信息(301221，買入)、千方科技(002373，未評級)、虹軟科技(688088，未評級)、當虹科技(688039，買入)、奧普特(688686，未評級)、萬興科技(300624，未評級)、海康威視(002415，買入)（電子組覆蓋）、大華股份(002236，買入)（電子組覆蓋）。
風(fēng)險提示
AI技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期風(fēng)險；芯片供應(yīng)不足風(fēng)險
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