Imaginez un outil capable de découper n’importe quel objet dans une image en un seul clic. C’est possible avec Segment Anything. Grâce à ce système de segmentation automatisé, vous n’avez plus besoin de passer des heures sur Photoshop pour isoler des éléments de vos visuels. Segment Anything Model le fait pour vous en quelques secondes.Découvrez en détail cette technologie d’intelligence artificielle.
C’est quoi Segment Anything ?
Un système de segmentation automatisé
Développé par Meta AI, Segment Anything Model (SAM) est une solution de computer vision avancée. Comme tout outil de vision par ordinateur, il est capable de comprendre et d’interpréter le contenu visuel du monde réel. Exactement, comme le ferait un humain.
Mais Segment Anything va encore plus loin. Il peut isoler et extraire n’importe quel objet issu d’une image numérique, en un seul clic. Et ce, sans nécessiter d’apprentissage supplémentaire.Il faut dire que SAM est déjà bien entraîné. Pour segmenter des images avec une précision déconcertante, l’outil utilise un ensemble de données composé de 11 millions d’images et 1,1 milliard de masques de segmentation.
En parallèle, Segment Anything utilise la technologie de « zero-shot learning« . Ce qui lui permet de s’adapter instantanément à de nouveaux contextes visuels, sans formation préalable. Et c’est là tout l’intérêt de cet outil. Contrairement aux modèles traditionnels d’intelligence artificielle, SAM n’a pas besoin d’un entraînement détaillé pour chaque nouvelle tâche. Il peut généraliser ses compétences à des situations visuelles diverses et inattendues ; que ce soit pour la reconnaissance d’objets, le design numérique, la recherche scientifique, …
Segmentation vs détection
Si Segment Anything est si révolutionnaire, c’est grâce à son mode de fonctionnement basé sur la segmentation. En effet, la plupart des modèles existants utilisent la détection d’objets. Or, cette fonctionnalité s’appuie sur des cadres de délimitation rectangulaire. Le problème : ces cadres englobent souvent des zones environnantes, comme des parties d’arrière-plan. Ils ne capturent pas la géométrie précise de l’objet et offrent à leurs utilisateurs une détection approximative et grossière.
À l’inverse, les masques de segmentation dessinent un contour en épousant parfaitement les contours de l’objet. L’analyse visuelle est beaucoup plus précise ; aussi bien en termes de proportions que de positionnement dans l’image.
Comment utiliser Segment Anything ?
Les 3 modes d’interaction
En plus d’être extrêmement précis, Segment Anything offre à ses utilisateurs trois méthodes d’interaction innovantes :
- La segmentation par point unique : il vous suffit d’indiquer un point dans l’image pour que SAM détecte automatiquement l’objet correspondant. Il pourra également identifier tous les éléments similaires présents dans le visuel.
- La segmentation par zone rectangulaire : vous devez tracer un cadre de délimitation sur l’image. À partir de là, le modèle analyse la zone sélectionnée et extrait tous les objets qui s’y trouvent.
- La segmentation par mot-clé : comme la plupart des outils d’intelligence artificielle modernes, Segment Anything vous propose aussi une interface textuelle. Vous pouvez y saisir un terme descriptif, et laisser SAM interpréter votre demande. Grâce à votre prompt et aux mots-clés utilisés, il est capable d’identifier les objets cibles. Et ce, même si ces éléments n’étaient pas initialement inclus dans son jeu de données d’entraînement.
Bon à savoir : SAM accepte aussi de prompt provenant d’autres systèmes (par exemple, un casque de réalité virtuelle). Dans un futur proche, vous pourriez donc utiliser votre casque AR/VR et segmenter les éléments qui vous entourent.
L’utilisation de Segment Anything avec Python
En plus de segmenter des objets, vous pouvez aussi générer automatiquement des masques, créer des masques de segmentation ou encore convertir des ensembles de données. Et pour cela, vous aurez besoin de Python. Voici comment faire :
- Configurez un environnement Python en installant les bibliothèques nécessaires. Vous bénéficierez ainsi d’une base fonctionnelle pour faire tourner votre modèle.
- Importez le modèle SAM dans votre projet. C’est le cœur de la segmentation. D’où l’importance de bien le paramétrer.
- Créez des masques automatiquement. Grâce aux capacités de Segment Anything, aucune intervention manuelle n’est requise une fois que la configuration est effectuée.
- Personnalisez les masques avec des cadres ciblant des zones précises. Cela vous permettra d’affiner les segments.
- Transformez vos ensembles de données de détection d’objets en masques de segmentation. Vous pourrez ainsi enrichir vos projets avec des données déjà collectées.
- Visualisez le résultat avec des outils comme Supervision. Ils vous permettent de tracer et d’afficher les masques générés directement sur vos images.
En combinant Segment Anything et Python, vous pouvez automatiser et personnaliser la segmentation d’images pour tous vos projets IA.
Pourquoi utiliser SAM ?
Au-delà d’enrichir le processus créatif, Segment Anything ouvre la voie à d’autres développements et avancées. En voici quelques exemples.
1 - Une intégration de l’outil dans le processus de créativité
En simplifiant la segmentation d’image, vous n’avez plus besoin de passer des heures à découper et sélectionner des éléments. Et ça sert tous les artistes. Par exemple :
- un graphiste pourra instantanément isoler un détail complexe,
- un réalisateur pourra segmenter des séquences pour des effets spéciaux,
- un designer 3D pourra transformer des éléments 2D en modèles volumétriques.
En gagnant du temps sur ces tâches fastidieuses, vous libérez votre énergie créative pour des projets encore plus stupéfiants.
2 - L’analyse de données géospatiale
Grâce à SAM, d’autres solutions se sont aussi développées. Notamment SAMGEO. Cet outil conçu par Qiusheng Wu exploite les performances de Segment Anything au service de l’analyse géospatiale. En créant des packages Python spécifiques, l’équipe de Qiusheng Wu a réussi à transformer SAM en un outil puissant d’intelligence territoriale.
Concrètement, SAMGEO segmente des images satellites avec une précision chirurgicale. Il peut par exemple identifier des zones urbaines, détecter des changements d’occupation des sols, ou suivre l’évolution des infrastructures.
Pour les géographes, urbanistes et environnementalistes, c’est une révolution. Ils bénéficient désormais d’une lecture instantanée et multi-échelle des territoires.
3 - La santé et l’imagerie médicale
Segment Anything pourrait aussi être utilisé dans le domaine de la santé. Par exemple :
- L’analyse des radiographies et IRM : SAM pourrait segmenter avec précision des organes, des tissus ou des anomalies (comme des tumeurs ou des lésions). Ce faisant, les radiologues détectent rapidement des problèmes critiques.
- La chirurgie assistée par ordinateur : en temps réel, le modèle pourrait identifier les structures à opérer ou à éviter.
- Le suivi des pathologies : Segment Anything pourrait comparer les segments d’une même région sur différentes périodes, et ainsi, évaluer la progression de maladies chroniques.
Capable de révolutionner de nombreux métiers, Segment Anything est un outil à maîtriser. Notamment si vous souhaitez participer à la création de nouveaux modèles. Pour cela, une formation s’avère indispensable. Et pourquoi pas avec DataScientest ? Découvrez notre programme.
