Scopri come SAM in Azure ML e Azure AI Studio sta cambiando il volto della segmentazione delle immagini, anche con scarse risorse dati.
L’era digitale sta assistendo a una rivoluzione nel campo della visione artificiale, soprattutto nell’ambito della segmentazione delle immagini, un processo chiave nell’analisi e nella comprensione del contenuto visivo. Una delle innovazioni più notevoli in questo campo è il modello SAM (Segment Anything Model), recentemente integrato nella libreria di Azure Machine Learning (Azure ML) e Azure AI Studio, piattaforme avanzate di machine learning sviluppate da Microsoft.
Il concetto chiave di SAM è la sua capacità di generare maschere di segmentazione accuratamente, persino in scenari dove i set di dati estesi non sono disponibili. Ciò rappresenta una svolta sostanziale, in quanto tradizionalmente la creazione di tali maschere richiede vasti archivi di dati per essere eseguita accuratamente.
Per comprendere il funzionamento di questo modello innovativo potremmo immaginare uno scenario in cui un modello di rilevamento oggetti, dopo essere stato addestrato con un set di dati limitato, genera informazioni dettagliate sotto forma di comandi con bounding box. SAM utilizza questi dati per creare maschere di segmentazione personalizzate per ogni oggetto identificato, superando così l’ostacolo delle limitate informazioni disponibili.
Questo articolo fornisce una guida passo dopo passo che illustra come utilizzare il modello di rilevamento oggetti (OD) e SAM in Azure ML e Azure AI Studio per ottenere risultati di segmentazione precisi, dimostrando come questa tecnologia sia in grado di trasformare il modo in cui affrontiamo i progetti di visione computazionale.
Cosa intendiamo per SAM e come viene applicato?
SAM è una frontiera dell’intelligenza artificiale che comprende la capacità di isolare specifici oggetti all’interno di un’immagine. La sua particolarità consiste nell’interpretare vari tipi di input, come punti di primo piano/sfondo o riquadri approssimativi attorno all’oggetto di interesse. La versatilità di SAM lo rende uno strumento adatto a molteplici esigenze di segmentazione.
Generare Maschere di Segmentazione con SAM su Dataset OD
Il processo di generazione di maschere di segmentazione sfruttando SAM inizia con l’addestramento di un modello OD, seguito dal deployment dello stesso in Azure Machine Learning o Azure AI Studio. Una volta deployato, il modello OD viene utilizzato per produrre comandi bounding box che SAM utilizzerà per elaborare le maschere di segmentazione.
È importante notare che i bounding box tipicamente generati dai modelli OD sono normalizzati (ad esempio, con valori ‘topX’, ‘topY’, ‘bottomX’, ‘bottomY’), ma per SAM sono necessari valori di coordinate assolute. Questa conversione è vitale affinché SAM riesca a produrre maschere di segmentazione precise.
Il risultato finale ottenuto da SAM è fornito sotto forma di una risposta JSON, che include la maschera binaria codificata e il punteggio di Intersezione su Unione (IoU) per ciascuna maschera. Le maschere di segmentazione risultanti sono quindi pronte per essere decodificate e utilizzate nelle fasi successive degli analisi o dei flussi di lavoro progettuali.
Valutazione delle Maschere di Segmentazione Prodotti
Esaminando la qualità delle maschere di segmentazione create da SAM, utilizzando metriche come l’IoU e l’Accuratezza, si è riscontrato che i risultati sono comparabili con quelli ottenuti tramite modelli di segmentazione tradizionali, nonostante l’uso di un dataset contenuto. Pertanto, questo dimostra l’efficacia del metodo combinato OD+SAM anche in presenza di limitazioni dati. Questa tecnica non solo evidenzia il progresso nel campo della visione computazionale, ma risulta anche estremamente pratica per affrontare situazioni con insiemi di dati ridotti o in rapido cambiamento.
La piattaforma Azure offre un vasto catalogo di modelli di visione, ciascuno con caratteristiche e applicazioni uniche. Esplorarli e scoprire come possono migliorare ulteriormente i tuoi progetti di machine learning può rivelarsi un grande vantaggio.