Революция в аннотировании: узнайте о Describe Anything Model

Describe Anything: Революция в Аннотировании Изображений и Видео

Забудьте все, что вы знали о сегментном аннотировании, потому что Nvidia представила модель, которая меняет правила игры – Describe Anything Model (DAM). Эта архитектура не просто где-то на заднем плане, она вышла на передний план, чтобы давать вам точные и детализированные описания для конкретных областей на изображениях и в видео. Да, вы не ослышались, традиционные VLM-модели с их SAM-помощниками часто гробят детали, не замечая мелочи и нюансы, особенно когда вы имеете дело с мелкими объектами или активно меняющимися сценами. Но DAM махнул на это рукой и предложил несколько интригующих решений.

Как DAM справляется с вызовами

DAM предлагает два ключевых новшества, которые ставят его на передний план:

🟢 Фокальный промпт – вам это может показаться абстрактным, но это просто превосходный прием! Он объединяет полное изображение и его маску, фокусируясь на обрезанной области интереса. Причем эта область расширена, чтобы захватывать контекст – умно, да? Например, представьте, вы увеличиваете bounding box в три раза, чтобы не пропустить ни одной детали.

🟢 Локализованный визуальный бэкбон – это два параллельных энкодера: один глобальный, который охватывает всё изображение, и второй региональный, который фокусируется на том самом фокальном промпте. Этот тандем работает благодаря механизму cross-attention, позволяя сохранить все детали объекта, а также его связь с окружающим средой. Как вам такой дуэт?

Как это работает?

Эта модель не просто принимает изображение или видео, она требует и бинарную маску целевой области интереса. Глобальный энкодер берёт на себя извлечение общих признаков, в то время как региональный сосредотачивается на деталях. Объединение этих признаков происходит через адаптеры с кросс-вниманием, в результате чего LLM генерирует текстовое описание. В случае с видео маски применяются к каждому кадру, а признаки аккуратно агрегируются во времени.

Виды моделей DAM

Итак, в релизе DAM представлено три ярких модели:

🟠 DAM-3B - базовая модель для аннотирования изображений. Если хотите знать, откуда начать, это ваш выбор.

🟠 DAM-3B-Video - для тех, кто работает с видео и не желает терять ни минуты важного контента.

🟠 DAM-3B-Self-Contained - это автономная версия базовой модели, которая позволяет интегрировать её без каких-либо сторонних зависимостей. Это как в игре – бери и используй, без лишних вопросов!

Как запустить локальный инференс с Gradio WebUI

Хочешь попробовать все это великолепие? Вот тебе команда!

# Клонировать репозиторий git clone https://github.com/NVlabs/describe-anything cd describe-anything # Создать conda-окружение conda create -n describe-anything conda activate describe-anything # Установить зависимости pip install -v

Для аннотирования изображений:

# Gradio Demo для описаний изображений python demo_simple.py

Для аннотирования видео:

# Gradio Demo для описаний видео python demo_video.py

Лицензирование

Так как мы говорим о моделях, важно отметить их лицензирование. Для моделей используется NVIDIA Noncommercial License, а код доступен под Apache 2.0 License.

Полезные ссылки

Не упустите возможность заглянуть в мир DAM, где аннотирование становится проще и качественнее. У вас больше нет отговорок для потери деталей, с этой моделью вы охватите всё! 🌟