Stell Dir ein Tool vor, das in der Lage ist, jedes beliebige Objekt in einem Bild mit nur einem Klick auszuschneiden. Das ist mit Segment Anything möglich. Dank dieses automatisierten Segmentierungssystems musst Du nicht mehr stundenlang in Photoshop verbringen, um Elemente aus Deinen visuellen Darstellungen zu isolieren. Das Segment Anything Model erledigt das für Dich in wenigen Sekunden. Entdecke im Detail diese künstliche Intelligenz-Technologie.
Was ist Segment Anything?
Ein automatisiertes Segmentierungssystem
Entwickelt von Meta AI, ist das Segment Anything Model (SAM) eine fortschrittliche Computer Vision-Lösung. Wie jedes Computer Vision-Tool ist es in der Lage, den visuellen Inhalt der realen Welt zu verstehen und zu interpretieren. Genau so, wie es ein Mensch tun würde.
Aber Segment Anything geht noch einen Schritt weiter. Es kann jedes beliebige Objekt aus einem digitalen Bild isolieren und extrahieren, und das mit nur einem Klick. Und das ohne zusätzliches Lernen. Es muss gesagt werden, dass SAM bereits gut trainiert ist. Um Bilder mit erstaunlicher Präzision zu segmentieren, nutzt das Tool ein Dataset, das aus 11 Millionen Bildern und 1,1 Milliarden Segmentierungsmasken besteht.
Parallel dazu verwendet Segment Anything die Technik des „Zero-Shot-Learning“. Dies ermöglicht es ihm, sich sofort an neue visuelle Kontexte anzupassen, ohne vorherige Schulung. Und genau darin liegt der Vorteil dieses Tools. Im Gegensatz zu traditionellen künstlichen Intelligenz-Modellen benötigt SAM kein detailliertes Training für jede neue Aufgabe. Es kann seine Fähigkeiten auf verschiedene und unerwartete visuelle Situationen verallgemeinern, sei es für Objekterkennung, digitales Design, wissenschaftliche Forschung, …
Segmentierung vs. Erkennung
Wenn Segment Anything so revolutionär ist, liegt das an seiner Funktionsweise, die auf Segmentierung basiert. Tatsächlich verwenden die meisten bestehenden Modelle die Objekterkennung. Diese Funktionalität stützt sich auf rechteckige Begrenzungsrahmen. Das Problem: Diese Rahmen umfassen oft umgebende Bereiche, wie Hintergrundteile. Sie erfassen nicht die genaue Geometrie des Objekts und bieten ihren Nutzern eine ungenaue und grobe Erkennung.
Im Gegensatz dazu malen Segmentierungsmasken die Umrisse nach, indem sie die Konturen des Objekts genau nachzeichnen. Die visuelle Analyse ist weitaus präziser, sowohl in Bezug auf die Proportionen als auch auf die Positionierung im Bild.
Wie benutzt man Segment Anything?
Die 3 Interaktionsmodi
Zusätzlich zu seiner extremen Präzision bietet Segment Anything seinen Nutzern drei innovative Interaktionsmethoden:
- Die Segmentierung mit einem einzelnen Punkt: Du brauchst nur einen Punkt im Bild anzugeben, damit SAM automatisch das entsprechende Objekt erkennt. Es kann auch alle ähnlichen Elemente im visuellen Umfeld identifizieren.
- Die Segmentierung mit rechteckigem Bereich: Du musst einen Begrenzungsrahmen im Bild zeichnen. Von dort aus analysiert das Modell den ausgewählten Bereich und extrahiert alle Objekte, die sich darin befinden.
- Die Segmentierung per Schlüsselwort: Wie die meisten modernen künstlichen Intelligenz-Tools bietet Segment Anything auch eine textbasierte Schnittstelle. Dort kannst Du einen beschreibenden Begriff eingeben, und SAM wird Deine Anfrage interpretieren. Dank Deiner Eingabeaufforderung und der verwendeten Schlüsselwörter ist es in der Lage, die Zielobjekte zu identifizieren. Und das sogar, wenn diese Elemente ursprünglich nicht in sein Trainingsdatenset aufgenommen wurden.
Gut zu wissen: SAM akzeptiert auch Eingaben von anderen Systemen (z.B. einem Virtual-Reality-Headset). In naher Zukunft könntest Du also Dein AR/VR-Headset verwenden, um die Elemente um Dich herum zu segmentieren.
Die Verwendung von Segment Anything mit Python
Neben der Segmentierung von Objekten kannst Du auch automatisch Masken generieren, Segmentierungsmasken erstellen oder sogar Datasets konvertieren. Dafür benötigst Du Python. So geht’s:
- Richte eine Python-Umgebung ein, indem Du die benötigten Bibliotheken installierst. So erhältst Du eine funktionale Basis, um Dein Modell auszuführen.
- Importiere das SAM-Modell in Dein Projekt. Es ist das Herzstück der Segmentierung. Daher ist es wichtig, es richtig zu konfigurieren.
- Erstelle automatisch Masken. Dank der Fähigkeiten von Segment Anything ist keine manuelle Intervention erforderlich, sobald die Konfiguration abgeschlossen ist.
- Passe die Masken mit Rahmen an, die gezielte Bereiche umschließen. So kannst Du die Segmente verfeinern.
- Wandle Deine Objekterkennungs-Datasets in Segmentierungsmasken um. Du kannst so Deine Projekte mit bereits gesammelten Daten bereichern.
- Visualisiere das Ergebnis mit Tools wie Supervision. Diese ermöglichen es Dir, die generierten Masken direkt auf Deinen Bildern zu zeichnen und anzuzeigen.
Durch die Kombination von Segment Anything und Python kannst Du die Bildsegmentierung für alle Deine KI-Projekte automatisieren und personalisieren.
Warum SAM verwenden?
Jenseits der Bereicherung des kreativen Prozesses öffnet Segment Anything den Weg für andere Entwicklungen und Fortschritte. Hier sind einige Beispiele.
1 - Eine Integration des Tools in den Kreativprozess
Indem Du die Bildsegmentierung vereinfachst, musst Du nicht mehr stundenlang damit verbringen, Elemente auszuschneiden und auszuwählen. Und das kommt allen Künstlern zugute. Zum Beispiel:
- Ein Grafiker kann sofort ein komplexes Detail isolieren,
- Ein Regisseur kann Sequenzen für Spezialeffekte segmentieren,
- Ein 3D-Designer kann 2D-Elemente in volumetrische Modelle umwandeln.
Indem Du in diesen mühseligen Aufgaben Zeit sparst, befreist Du Deine kreative Energie für noch erstaunlichere Projekte.
2 - Die Analyse von Geodaten
Dank SAM wurden auch andere Lösungen entwickelt. Insbesondere SAMGEO. Dieses Tool, entwickelt von Qiusheng Wu, nutzt die Leistung von Segment Anything im Dienste der räumlichen Datenanalyse. Durch die Erstellung spezieller Python-Pakete hat das Team von Qiusheng Wu es geschafft, SAM in ein mächtiges Tool für territoriale Intelligenz zu verwandeln.
Konkret segmentiert SAMGEO Satellitenbilder mit chirurgischer Präzision. Es kann zum Beispiel städtische Gebiete identifizieren, Veränderungen in der Landnutzung erkennen oder die Entwicklung von Infrastrukturen verfolgen.
Für Geographen, Stadtplaner und Umweltwissenschaftler ist das eine Revolution. Sie profitieren jetzt von einer sofortigen und mehrskaligen Betrachtung der Territorien.
3 - Gesundheit und medizinische Bildgebung
Segment Anything könnte auch im Gesundheitsbereich eingesetzt werden. Zum Beispiel:
- Die Analyse von Röntgenaufnahmen und MRTs: SAM könnte Organe, Gewebe oder Anomalien (wie Tumore oder Läsionen) präzise segmentieren. Dadurch können Radiologen schnell kritische Probleme erkennen.
- Die computergestützte Chirurgie: In Echtzeit könnte das Modell Strukturen identifizieren, die operiert oder vermieden werden sollten.
- Die Verfolgung von Pathologien: Segment Anything könnte die Segmente einer Region über verschiedene Zeiträume vergleichen und so den Fortschritt chronischer Erkrankungen beurteilen.
Fähig, zahlreiche Berufe zu revolutionieren, ist Segment Anything ein Tool, das man beherrschen sollte. Insbesondere, wenn Du an der Erstellung neuer Modelle teilnehmen möchtest. Dafür ist eine Weiterbildung erforderlich. Und warum nicht mit DataScientest? Entdecke unser Programm.
