Ứng dụng của Mô hình phân đoạn bất kỳ 2 (SAM 2) của Meta AI

SAM 2 cho phép Thực tế tăng cường (AR) và Thực tế ảo (VR)

Mô hình phân đoạn mới của Meta AI có thể được sử dụng cho các ứng dụng Thực tế tăng cường (AR) và Thực tế ảo (VR). Ví dụ, SAM 2 có thể xác định và phân đoạn chính xác các đối tượng trong thế giới thực và khiến việc tương tác với các đối tượng ảo trở nên chân thực hơn. Nó có thể hữu ích trong nhiều lĩnh vực như trò chơi , giáo dục và đào tạo, nơi mà tương tác thực tế giữa các yếu tố ảo và thực là điều cần thiết.

Với các thiết bị như kính AR ngày càng tiên tiến hơn, khả năng của SAM 2 có thể sớm được tích hợp vào chúng. Hãy tưởng tượng bạn đeo kính và nhìn quanh phòng khách. Khi kính phân đoạn và nhận thấy bát nước của chó, nó có thể nhắc bạn đổ đầy nước, như trong hình bên dưới. Hoặc, nếu bạn đang nấu một công thức mới, kính có thể xác định các thành phần trên mặt bàn bếp và cung cấp hướng dẫn và mẹo từng bước, cải thiện trải nghiệm nấu ăn của bạn và đảm bảo bạn có tất cả các vật dụng cần thiết trong tầm tay.

‍

Hình ảnh sonar với Segment Anything Model 2

Nghiên cứu sử dụng mô hình SAM đã chỉ ra rằng nó có thể được áp dụng trong các lĩnh vực chuyên biệt như hình ảnh sonar . Hình ảnh sonar đi kèm với những thách thức độc đáo do độ phân giải thấp, mức độ nhiễu cao và hình dạng phức tạp của các vật thể trong hình ảnh. Bằng cách tinh chỉnh SAM cho hình ảnh sonar, các nhà nghiên cứu đã chứng minh khả năng phân đoạn chính xác nhiều vật thể dưới nước như mảnh vỡ biển, thành tạo địa chất và các mục quan tâm khác. Hình ảnh dưới nước chính xác và đáng tin cậy có thể được sử dụng trong nghiên cứu biển, khảo cổ học dưới nước, quản lý nghề cá và giám sát cho các nhiệm vụ như lập bản đồ môi trường sống, phát hiện hiện vật và phát hiện mối đe dọa.

‍

Vì SAM 2 được xây dựng và cải thiện dựa trên nhiều thách thức mà SAM phải đối mặt, nên nó có tiềm năng cải thiện hơn nữa khả năng phân tích hình ảnh sonar. Khả năng phân đoạn chính xác của nó có thể hỗ trợ nhiều ứng dụng hàng hải khác nhau, bao gồm nghiên cứu khoa học và nghề cá. Ví dụ, SAM 2 có thể phác thảo hiệu quả các cấu trúc dưới nước, phát hiện mảnh vỡ dưới biển và xác định các vật thể trong hình ảnh sonar hướng về phía trước, góp phần vào hoạt động thăm dò và giám sát dưới nước chính xác và hiệu quả hơn.

Sau đây là những lợi ích tiềm năng khi sử dụng SAM 2 để phân tích hình ảnh sonar:

• Hiệu quả : Giảm thời gian và công sức cần thiết cho phân đoạn thủ công, cho phép các chuyên gia tập trung nhiều hơn vào việc phân tích và ra quyết định.
  ‍
• Tính nhất quán: Cung cấp kết quả phân đoạn nhất quán và có thể tái tạo, rất cần thiết cho nghiên cứu và giám sát biển quy mô lớn.
  ‍
• Tính linh hoạt: Có khả năng xử lý nhiều loại hình ảnh sonar, hữu ích cho nhiều ứng dụng khác nhau trong khoa học biển và công nghiệp.

Bằng cách tích hợp SAM 2 vào quy trình chụp ảnh sonar, ngành công nghiệp hàng hải có thể đạt được hiệu quả, độ chính xác và độ tin cậy cao hơn trong thăm dò và phân tích dưới nước, cuối cùng dẫn đến kết quả tốt hơn trong nghiên cứu biển.

Sử dụng SAM 2 trong xe tự hành

Một ứng dụng khác của SAM 2 là trong xe tự hành . SAM 2 có thể xác định chính xác các đối tượng như người đi bộ, các phương tiện khác, biển báo đường bộ và chướng ngại vật theo thời gian thực. Mức độ chi tiết mà SAM 2 có thể cung cấp là điều cần thiết để đưa ra quyết định điều hướng an toàn và tránh va chạm. Bằng cách xử lý dữ liệu trực quan một cách chính xác, SAM 2 giúp tạo ra bản đồ chi tiết và đáng tin cậy về môi trường và dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn.

‍

Khả năng hoạt động tốt trong các điều kiện ánh sáng, thời tiết thay đổi và môi trường năng động khác nhau của SAM 2 khiến nó trở nên đáng tin cậy đối với xe tự hành. Cho dù đó là đường phố đông đúc hay đường cao tốc sương mù, SAM 2 đều có thể xác định và phân đoạn chính xác các đối tượng để xe có thể phản ứng chính xác với nhiều tình huống khác nhau. 

Tuy nhiên, có một số hạn chế cần lưu ý. Đối với các vật thể phức tạp, chuyển động nhanh, đôi khi SAM 2 có thể bỏ lỡ các chi tiết nhỏ và dự đoán của nó có thể trở nên không ổn định trên các khung hình. Ngoài ra, đôi khi SAM 2 có thể nhầm lẫn nhiều vật thể trông giống nhau trong các cảnh đông đúc. Những thách thức này là lý do tại sao việc tích hợp các cảm biến và công nghệ bổ sung lại đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng lái xe tự động.

Giám sát môi trường với sự trợ giúp của SAM 2

Giám sát môi trường bằng thị giác máy tính có thể rất khó khăn, đặc biệt là khi thiếu dữ liệu chú thích, nhưng đó cũng là điều khiến nó trở thành một ứng dụng thú vị cho SAM 2. SAM 2 có thể được sử dụng để theo dõi và phân tích những thay đổi trong cảnh quan thiên nhiên bằng cách phân đoạn chính xác và xác định các đặc điểm môi trường khác nhau như rừng, vùng nước, khu vực đô thị và đất nông nghiệp từ hình ảnh vệ tinh hoặc máy bay không người lái. Cụ thể, phân đoạn chính xác giúp theo dõi tình trạng phá rừng , đô thị hóa và những thay đổi trong việc sử dụng đất theo thời gian để cung cấp dữ liệu có giá trị cho việc bảo tồn và quy hoạch môi trường .

‍

Sau đây là một số lợi ích của việc sử dụng mô hình như SAM 2 để phân tích những thay đổi về môi trường theo thời gian:

• Phát hiện sớm: Xác định các dấu hiệu sớm của sự suy thoái môi trường, cho phép can thiệp kịp thời để ngăn ngừa thiệt hại thêm.
  ‍
• Quản lý tài nguyên: Hỗ trợ quản lý tài nguyên thiên nhiên hiệu quả bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng của nhiều đặc điểm môi trường khác nhau.
  ‍
• Bảo tồn đa dạng sinh học: Giúp theo dõi động vật hoang dã và giám sát đa dạng sinh học, góp phần vào nỗ lực bảo tồn và bảo vệ các loài có nguy cơ tuyệt chủng.
• ‍
• Ứng phó thảm họa: Hỗ trợ đánh giá tác động của các thảm họa thiên nhiên như lũ lụt, cháy rừng và bão, cho phép ứng phó thảm họa và lập kế hoạch phục hồi nhanh chóng và hiệu quả.