AI視覺目標定位技術一直面臨精度瓶頸，傳統算法如同“近視眼”，只能粗略框選目標，難以捕捉細節。伊利諾伊理工大學、思科研究院和中佛羅里達大學的研究人員開發了SegVG框架，旨在解決這一難題，為AI賦予“高清視覺”。 SegVG的核心在於像素級細節處理，將邊界框信息轉化為分割信號，如同為AI戴上“高清眼鏡”，使其能夠清晰識別目標的每一個像素。
在AI視覺領域，目標定位一直是個老大難問題。傳統的算法就像個“近視眼”，只能粗略地用“框框”圈出目標，卻看不清裡面的細節。這就好比你跟朋友描述一個人，只說了個大概身高體型，朋友能找到人才怪!
為了解決這個問題，一群來自伊利諾伊理工大學、思科研究院和中佛羅里達大學的大佬們，開發了一套名為SegVG的全新視覺定位框架，號稱要讓AI從此告別“近視眼”!
SegVG的核心秘訣就是:“像素級”細節!傳統的算法只用邊界框信息訓練AI，相當於只給AI看個模糊的影子。而SegVG則是把邊界框信息轉換成分割信號，相當於給AI戴上了“高清眼鏡”，讓AI能看清目標的每一個像素!
具體來說，SegVG採用了一種“多層多任務編碼器-解碼器”。這個名字聽起來很複雜，其實你可以把它理解成一個超級精密的“顯微鏡”，裡麵包含用於回歸的查詢和多個用於分割的查詢。 簡單來說，就是用不同的“鏡頭”分別進行邊界框回歸和分割任務，反復觀察目標，提取更精細的信息。
更厲害的是，SegVG還引入了“三元對齊模塊”，相當於給AI配備了“翻譯器”，專門解決模型預訓練參數和查詢嵌入之間“語言不通”的問題。 通過三元注意力機制，這個“翻譯器”可以把查詢、文本和視覺特徵“翻譯”到同一個頻道，讓AI更好地理解目標信息。
SegVG的效果到底如何呢?大佬們在五個常用的數據集上做了實驗，結果發現SegVG的表現吊打了一眾傳統算法! 尤其是在RefCOCO+和RefCOCOg這兩個出了名的“難題”數據集上，SegVG更是取得了突破性的成績!
除了精准定位，SegVG還能輸出模型預測的置信度得分。 簡單來說，就是AI會告訴你它對自己的判斷有多大的把握。這在實際應用中非常重要，比如你想用AI來識別醫學影像，如果AI的置信度不高，你就需要人工复核，避免誤診。
SegVG的開源，對於整個AI視覺領域來說都是一個重大利好! 相信未來會有越來越多的開發者和研究人員加入SegVG的陣營，共同推動AI視覺技術的發展。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.03200
代碼鏈接:https://github.com/WeitaiKang/SegVG/tree/main
SegVG的出現標誌著AI視覺目標定位技術取得了顯著進步，其高精度、高置信度的定位能力以及開源特性，將為諸多領域帶來革新，值得期待其未來的應用和發展。