demo主页（包含paper, demo, dataset）

通过demo可以看到一个酷炫的效果，鼠标放在任何物体上都能实时分割出来。

segment anything宣传的是一个类似BERT的基础类模型，可以在下游任务中不需要再训练，直接用的效果。
而且是一种带有提示性的分割模型，
提示可以有多种：点，目标框，mask等。

为了达到像NLP那样zero-shot和few-shot的推广效果，
paper从三个方面入手：
1.Task，这个task需要能提供一个强大的pretraining模型，使下游很多任务都能推广使用。
2.Model，支持多种提示信息，在互动中实时输出分割mask。
3.数据集，现有的分割数据集都不够充足。

Task：

当有新的数据集时（以前没见过），通过提示信息也能做到zero-shot, few-shot。
提示就是指你要分割什么，比如通过点击图片上的一点或者给一个目标框，或者提供一个Text。
需要解决的是模糊的提示下也能给出有效的mask.
比如在一个T-shirt上给一个点，那么是要分割出T-shirt还是要分割出穿这个T-shirt的人呢。
提示性的分割task包含一个提前训练好的模型，通过提示信息解决下游任务。

Model:

主要是transformer.
需要一个强有力的encoder计算出image embedding.
提示信息的encoder用来embed 提示信息，
然后在mask decoder中把image和提示信息的embedding融合起来。
这个模型就叫做SAM（segment anything model).

模型中image encoder和后面的decoder是分开的，
所以计算出的image embedding可以重复使用，
在给定image embedding的条件下，仅仅用提示信息encoder和mask decoder做出后面的分割预测就会达到实时效果。
比如网页上的demo效果。

所以说，SAM模型并不是真的实时，只是在提前计算好image embedding的前提下才是实时。

对于有歧义的提示（比如点在T-shirt上的案例，是分割T-shirt还是分割穿T-shirt的人）。一般会给出多个mask,
paper中指出一般3个mask就够了，一个是整体，一个部分，一个再部分。

image encoder部分需要强大的pre-training方法，paper中采用了MAE 预训练的ViT.
（MAE是2022 kaiming大牛提出的）

prompt encoder:
提示信息包含sparse信息（点，目标框，text）和dense信息（mask）。
对于点和目标框，用positional encoding, 然后和image embedding结合。
dense提示(mask)用conv层进行embed, 然后和image embedding做element-wise和。

mask decoder:
transformer decoder block的修改版。
decoder模块中用到了prompt self attention和cross attention（两个方向：提示和image embedding，反向）.

损失函数：
focal loss， dice loss的线性结合。

SAM Data engine：

数据集标注问题，分为3个阶段。
1.SAM辅助人工标注
这一阶段以人工标注为主，通过点击前景/背景物体上的点，SAM会作分割。然后人工会用一个刷子，橡皮工具修改mask. 因为image embedding是提前计算好的，所以会实时给出mask.
对于语义并没有过多限制，按物体的突出程度顺序标注，过于复杂的mask(标注超过30s）这一阶段会跳过。

那么最开始的SAM用什么数据集训练呢，用的是公共数据集，比如COCO。当有了一定的标注数据集之后，会用新的标注数据重新训练，数据集多起来以后，会增加模型的复杂程度，比如把ViT-B换成ViT-H。
这样重新训练了6轮。由于模型不断精确，标注时间也在降低，从34s降到14s.

2.SAM半自动标注
这一阶段在于增加模型的多样性，标注次突出的物体。首先让模型标注一部分，然后人工标注没有被模型标注的部分。
人工标注时间又回到了34s, 因为大部分都被模型标出来了，剩下的是更加challenging的物体。

3.全自动标注
经过第一阶段，训练集多了，模型准确率有所提升，也有了mask的多样性。
第2阶段解决了提示信息有歧义情况下的预测。
现在，给模型提示32x32的grid，每个点都要对有效目标预测一系列的mask.
然后用IOU阈值选择confident masks. 最后用NMS滤掉多余的mask.

实验，discussion，conclusion部分跳过。
paper主体部分比较宏观，更多的细节部分在附录。
下次再写吧。