图像宰割是一门教会机器不是以像素，而是以物体、边界和期待被了解的故事来看待环球的艺术。图像宰割是计算机视觉中的一个关键义务，它触及将图像宰割成多个部分，从而更容易剖析图像内的不同物体或区域。近年来，为了在这一畛域成功最先进的性能，开发了许多模型，每个模型都带来了共同的优势。上方，咱们讨论了2024年的十大图像宰割模型，具体说明了它们的上班原理、优势和缺陷。
1. 由Meta AI开发的Segment Anything Model（SAM）
论文：
SAM是一个多性能的宰割模型，旨在与任何图像一同上班，准许用户经过几次点击就能口头物体宰割。它支持各种类型的输入揭示，如边界框或文本，使其十分灵敏。SAM应用大规模标注图像数据集，驳回基于揭示的宰割方法。它经常使用视觉变换器（ViTs）作为主干，并依据用户指定的揭示顺应不同的宰割需求。
优势：
缺陷：
2. 由FAIR开发的DINOv2
论文：
DINOv2基于自监视学习，发生高品质的图像特色，这些特色可以用于宰割和其余视觉义务。与其前身不同，DINOv2不须要手动标志的数据启动训练。DINOv2经常使用ViT架构，经过自监视学习训练以了解物体边界和语义。预训练后可以微调以用于宰割义务。
优势：
缺陷：
3. Mask2Former
论文：
Mask2Former是一个通用的图像宰割模型，将语义宰割、实例宰割和全景宰割义务一致到一个框架中。该模型引入了一个掩码留意力变换器，其中留意力机制运行于掩码标志。这使得模型能够专一于关键区域并相应地启动宰割。
优势：
缺陷：
4. Swin Transformer
论文：
Swin Transformer是一个为计算机视觉义务设计的档次变换器模型，包括图像宰割。它经过引入移位窗口机制，建设在将变换器用于视觉义务的思维之上。Swin Transformer驳回基于窗口的留意力机制，每个窗口处置图像的部分区域，准许高效且可裁减的宰割。
优势：
缺陷：
5. SegFormer
论文：
SegFormer是一个便捷而高效的基于变换器的模型，用于语义宰割，不依赖于位置编码，并经常使用档次架构启动多尺度特色示意。SegFormer将轻量级MLP解码器与变换器集成，创立多尺度特色档次结构，既提高了性能又提高了效率。
优势：
缺陷：
论文：
MaxViT引入了一个多轴变换器架构，联合了部分和全局留意力机制，为各种视觉义务，包括宰割，提供了弱小的结果。MaxViT应用基于窗口和基于网格的留意力，准许模型有效地捕捉部分和全局依赖相关。
优势：
缺陷：
论文：
HRNet旨在在整个模型中坚持高分辨率示意，与传统架构不同，后者会下采样两边特色图。HRNet经常使用并行卷积构建高分辨率示意，确保在整个网络中保管空间消息。
优势：
缺陷：
8. Deeplabv3+
论文：
DeepLabv3+是一个用于语义宰割的弱小且宽泛经常使用的模型，它应用了空泛卷积和空间金字塔池化模块来捕捉多尺度高低文消息。DeepLabv3+在多个速率下运行空泛卷积以捕捉多尺度特色，而后是解码器模块用于准确的物体边界。
优势：
缺陷：
论文：
U-Net++是盛行的U-Net架构的嵌套版本，旨在提高医学图像宰割的性能。U-Net++经过一系列嵌套和密集的腾跃衔接修正了原始的U-Net，协助更好地捕捉空间特色。
优势：
缺陷：
10. GC-Net（全局高低文网络）
论文：
GC-Net引入了一个全局高低文模块，该模块捕捉图像中的长距离依赖相关，使其适用于语义和实例宰割义务。全局高低文模块从整个图像中聚合高低文消息，准许在复杂场景中更好地宰割准确度。GC-Net经常使用全局高低文块经过从整个图像而不是仅部分区域捕捉高低文来增强特色图。这种全局视图准许模型更准确地宰割物体，特意是在高低文关键的状况下（例如，大型或被遮挡的物体）。
优势：
缺陷：
TIPS:上述突出显示的模型代表了2024年的顶级图像宰割，每个模型都提供了针对不同义务和高低文的共同优势。从像SAM和Mask2Former这样的多性能框架到像U-Net++和GC-Net这样的高度专业化架构，该畛域随着效率和准确性的提高不时开展。在选用宰割模型时，思考特定用例和资源限度至关关键。像Swin Transformer和DeepLabv3+这样的高性能模型提供了杰出的准确性，但像SegFormer和GC-Net这样的更轻、更高效的模型或者更适宜实时运行。这个灵活且极速开展的畛域无疑将继续看到打破，新模型将推进计算机视觉畛域的或者性边界。