分割万物之后，后大模型时代应该何去何从？-优快云博客

Meta的SAM模型是一种强大的图像分割AI，具有零样本泛化能力。文章探讨了模型的优势、改进方向，如参数优化和速度提升。同时，文章强调了论文写作和科研指导的重要性，以及沃恩智慧提供的科研教育资源。

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去年4月，Meta公布了一款名为SAM（Segment Anything Model）的技术，这是一个用于图像分割的AI大模型，会对图像进行观察、感知、思考、逻辑推理、得出结果，且操作极其简单。

我们邀请到台湾交通大学博士，多篇顶会一作作者Shawn老师为我们带来——“分割万物”的超强SAM模型，详解SAM模型的过去和未来的优化改进方向！

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课程讲师：Shawn老师

-台湾交通大学PHD

-以第一作者发表多篇论文，包括ICLR、ICDE等

-获多项校级奖学金，AI竞赛，并与新加坡科技部有合作

-研究方向：深度学习，计算机视觉，音乐生成，多模态

课程大纲

1、SAM模型的劣势

2、SAM模型改进方向

3、SAM模型改进方法

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SAM 是一个提示型模型，其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码，实现了强大的零样本泛化。许多研究人员认为「这是 CV 的 GPT-3 时刻，因为 SAM 已经学会了物体是什么的一般概念，甚至是未知的物体、不熟悉的场景（如水下、细胞显微镜）和模糊的情况」，并展示了作为 CV 基本模型的巨大潜力。

它可以根据点、框、文本等输入形式，生成图像中所有对象的高质量掩模（Mask）。

然而，sam模型仍有很多改进的方向，譬如，模型参数量较大，推理时间较长，对于某些特殊的目标分割效果较差（裂缝，阴影，医学影像等），无法分割复杂的物体结构，细粒度不足等问题。针对这些问题，仍有很大的改进空间。

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近期，PyTorch 团队表示，他们重写了 Meta 的「分割一切」 (SAM) 模型，从而使代码比原始实现快 8 倍，并且没有损失准确率，所有这些都是使用原生 PyTorch 进行优化的。

PyTorch 团队发现 SAM 有两个地方可以优化：

第一个是对 aten::index 的长调用，这是由张量索引操作（例如 []）产生的底层调用导致的。然而实际上 GPU 花费在 aten::index 上的时间相对较低，原因在于 aten::index 在启动两个内核的过程中，两者之间发生了阻塞 cudaStreamSynchronize。这意味着 CPU 会等待 GPU 完成处理，直到启动第二个内核。因而为了优化 SAM，本文认为应该致力于消除导致空闲时间的阻塞 GPU 同步。

第二个是 SAM 在矩阵乘法中花费了大量的 GPU 时间，这在 Transformers 中很常见。如果能够减少 SAM 模型在矩阵乘法上花费的 GPU 时间，我们就可以显着加快 SAM 的速度。

对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！

但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！

还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。

很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。

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