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マイクロソフトと清華大学の研究者は、「SCA（Segment and Caption Anything）を提案し、SAMモデルに地域キャプションの生成能力を効率的に装備する」と述べています

コンピュータビジョンと自然言語処理の交差点では、画像内のエンティティの領域キャプションの生成の課題に常に取り組んできました。この課題は、トレーニングデータにセマンティックラベルが存在しないことにより、特に複雑です。研究者は、このギャップに効率的に対処する方法を追求し、モデルが多様なイメージ要素を理解し、説明するための方法を見つけることを目指しています。 Segment Anything Model（SAM）は、強力なクラス非依存セグメンテーションモデルとして登場し、さまざまなエンティティをセグメント化する驚異的な能力を示しています。ただし、SAMは領域キャプションを生成する必要があり、その潜在的な応用範囲が制限されます。そのため、マイクロソフトと清華大学の研究チームは、SAMの能力を効果的に活用するためにSCA（Segment and Caption Anything）という解決策を提案しました。SCAは、SAMの重要な拡張と見なすことができます。それは効率的に領域キャプションを生成する能力をSAMに与えるように設計されています。ブロックの構築に類似して、SAMはセグメンテーションのための堅牢な基盤を提供し、SCAはこの基盤に重要なレイヤーを追加します。この追加機能は、軽量のクエリベースのフィーチャーミキサーの形で提供されます。従来のミキサーとは異なり、このコンポーネントはSAMと因果言語モデルを結びつけて、領域固有の特徴を言語モデルの埋め込み空間と整合させます。この整合は、後続のキャプション生成に重要であり、SAMの視覚的理解と言語モデルの言語的能力との相乗効果を生み出します。 SCAのアーキテクチャは、画像エンコーダ、フィーチャーミキサー、マスクまたはテキストのためのデコーダヘッドの3つの主要なコンポーネントの熟慮された組み合わせです。モデルの要となるフィーチャーミキサーは、軽量な双方向トランスフォーマーです。これはSAMと言語モデルを結びつける結合組織として機能し、領域固有の特徴を言語の埋め込みと最適化する役割を果たします。 SCAの主な強みの一つは、効率性です。数千万個のトレーニング可能なパラメータを持つ、トレーニングプロセスがより高速かつスケーラブルになります。この効率性は、SAMのトークンをそのまま保持しながら、追加のフィーチャーミキサーにのみ焦点を当てた戦略的な最適化から生じます。研究チームは、領域キャプションデータの不足を克服するために、弱い監督による事前トレーニング戦略を採用しています。このアプローチでは、モデルは物体検出とセグメンテーションタスクで事前トレーニングされ、完全な文章の説明ではなくカテゴリ名を含むデータセットを活用します。このような弱い監督による事前トレーニングは、限られた領域キャプションデータを超えて視覚的概念の一般的な知識を転送するための実用的な解決策です。 SCAの有効性を検証するためには、比較分析、さまざまなビジョンラージランゲージモデル（VLLM）の評価、およびさまざまな画像エンコーダのテストが行われています。モデルはリファリング式生成（REG）タスクで強力なゼロショットパフォーマンスを示し、その適応性と汎化能力を示しています。まとめると、SCAはSAMの堅牢なセグメンテーション能力をシームレスに拡張する有望な進歩です。軽量なフィーチャーミキサーの戦略的な追加とトレーニングの効率性とスケーラビリティにより、SCAはコンピュータビジョンと自然言語処理の持続的な課題に対する注目すべき解決策となります。

このAI論文は、高品質な3Dセグメンテーションを実現するために、与えられたシーン内の任意のオブジェクトのためのセグメントエニシングのための高品質（SANeRF-HQ）フレームワークを紹介しています

香港科技大学、卡内基梅隆大学和达特茅斯学院的研究人员开发了名为SANeRF-HQ（High-Quality的NeRF任意物体分割）的方法，以在复杂场景中实现准确的三维分割。以往基于NeRF的物体分割方法在准确性方面受到限制。而SANeRF-HQ结合了”Segment Anything Model”（SAM）和神经辐射场（NeRF）的功能，提高了分割准确性并在复杂环境中提供了高质量的三维分割。 NeRF在处理复杂场景时面临挑战。SANeRF-HQ通过使用SAM进行开放世界的物体分割，并由用户提示进行指导，以及使用NeRF进行信息聚合来克服这些挑战。它在物体定位的灵活性和视图间一致的分割方面胜过以往的NeRF方法。对NeRF数据集的定量评估凸显了它对三维计算机视觉和分割的潜在贡献。 NeRF在使用多层感知器进行新视图合成方面表现出色。虽然NeRF内的3D物体分割已经取得成功，但Semantic-NeRF和DFF等以前的方法依赖于受限的预训练模型。SAM允许多样的提示，并在分割方面擅长零样例泛化。SANeRF-HQ利用SAM进行开放世界分割和NeRF进行信息聚合，解决了复杂场景中的挑战，并在质量上超越以往的NeRF分割方法。 SANeRF-HQ使用特征容器、蒙版解码器和蒙版聚合器来实现高质量的三维分割。它对SAM特征进行编码，生成中间蒙版，并使用NeRF的颜色和密度场将2D蒙版整合到3D空间中。该系统结合了SAM和NeRF进行开放世界分割和信息聚合。它可以使用NeRF生成的视频和SAM的自动分割功能来执行基于文本和自动的三维分割。 SANeRF-HQ在高质量的三维物体分割方面胜过以往的NeRF方法。它提供了在物体定位和视图间一致的分割方面的灵活性增强。对多个NeRF数据集的定量评估证实了其有效性。SANeRF-HQ展示了在动态NeRF中的潜力，实现了基于文本提示的分割，并能够进行自动的三维分割。使用密度场、RGB相似度和光线对RGB损失可以提高分割的准确性，填补内部和边界的缺失部分，从而获得视觉上改进且更加稳固的分割结果。总之，SANeRF-HQ是一种高级的三维分割技术，超越了以往的NeRF方法，具有在多个视图上的灵活性和一致性。它在各种NeRF数据集上的优越表现表明，它具有在三维计算机视觉和分割技术方面做出重要贡献的潜力。将其扩展到4D动态NeRF物体分割以及使用密度场、RGB相似度和光线对RGB损失进一步增强了其准确性和质量，融合了颜色和空间信息。未来的研究可以探索SANeRF-HQ在4D动态NeRF物体分割方面的潜力。它可以通过在复杂和开放世界场景中的应用中进行研究，并与语义分割和场景分解等先进技术相结合，以增强其功能。对SANeRF-HQ在真实世界场景中可用性和有效性进行用户研究可以提供有价值的反馈。进一步探索其在大规模场景和数据集上的可扩展性和效率，以优化实际应用的性能是必要的。

なぜAIチップの将来がニューロモーフィックコンピューティングにおいて重要なのか？

神経形態計算はAIとIoTを変革する可能性がありますより正確で多様性に富み、信頼性の高いアクセスしやすいAIの波を引き起こす可能性がありますが、依然として課題が残っています

一緒にAIを学ぶ – Towards AI コミュニティニュースレター第4号

おはようございます、AI愛好者の皆さん！今号では、Activeloopと共同で取り組んでいる大規模な言語モデル（LLM）のパフォーマンス向上に関する新しいビデオを共有しますこのビデオではさまざまな…

「Andrej Karpathy LLM Paper Reading List for LLM Mastery」のためのアンドレ・カルパシーの論文読書リスト

アンドレイ・カルパシーは、機械学習と言語の交差点での重要な貢献とリーダーシップで知られており、そのため、カルパシーの論文読書リストは、それらを求める人々にとっての羅針盤として役立ちます...

AI（人工知能）はキッチンを乗っ取っているのか？マクドナルドがGoogleと手を結び、GenAIを展開する

ファストフード技術を再定義する動きとして、マクドナルドとGoogleは2024年からGenerative AIを展開するためのパートナーシップを組みました。このグローバルな連携は数年にわたり、Google Cloudのテクノロジーをマクドナルドの世界中の店舗ネットワークにシームレスに統合することを目指しています。この戦略的なコラボレーションは、レストラン技術プラットフォームを未だかつてない洗練度と生産性の領域に押し上げる、重要な前進の一歩を示しています。パートナーシップの公開マクドナルドとGoogleは、Google Cloudのテクノロジーの力を世界中の数千のレストランで活用するための包括的なパートナーシップを発表しました。この変革的なステップは、マクドナルドがファストフード業界におけるデジタルイノベーションの最前線にとどまることへの取り組みを強調しています。このパートナーシップは、Google Cloudのハードウェア、データ、AI技術を活用して、デジタルビジネスの成長において類いまれなる成果を上げることに焦点を当てています。ストアでの技術革新このコラボレーションの一環として、マクドナルドは店舗と顧客プラットフォーム全体で最先端の進歩を実施する予定です。これには、人気のあるモバイルアプリの強化が含まれ、現在1億5000万人のメンバーを抱えるマクドナルドの広範なロイヤリティプログラムへのゲートウェイとして機能します。さらに、マクドナルドの世界中のセルフサービスキオスクも大幅なアップグレードを予定しており、顧客によりスムーズで効率的な体験を提供します。 Generative AIの役割このコラボレーションの中心となるのは、2024年から展開されるGenerative AIの統合です。数千のマクドナルド店舗でハードウェアとソフトウェアのアップグレードが行われ、ファストフード大手は前例のないスケールでGenerative AIの力を活用することができるようになります。この導入は、様々な運営面を最適化することを目指しており、AIによる自動化を通じてより熱々で新鮮な食品を提供するというマクドナルドの期待が示唆されています。さらに、マクドナルドが有名なフライの新鮮さを保証するためにAIを利用するという取り組みは、このコラボレーションの注目すべきポイントです。Generative AIを展開することで、ファストフード大手は運営を最適化し、お客様により熱々で新鮮な食品を提供することを約束しています。フライの調理をどのようにAIが革新するのかの詳細は明かされていませんが、マクドナルドが先駆的なテクノロジーを通じてアイコニックなメニューの品質を向上させるという重要な一環は、ファストフードダイニングの未来への魅力的な一端を垣間見せています。 Google Distributed Cloud – 技術的なゲームチェンジャーこれらの進化を円滑に展開するために、Google Distributed Cloudは数千のマクドナルド店舗で展開予定です。この先端技術により、クラウドベースのアプリケーションと現場のAIソリューションを利用することで、店舗運営におけるよりローカライズされたコントロールが可能となります。このパートナーシップにより、マクドナルドはGoogle…

グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

グラフ、分析、および生成AIグラフとAIが結びつくさまざまな方法と、業界と研究のニュースについての説明

「2024年にデータサイエンティストになるためのトップ10のKaggle機械学習プロジェクト」

「トップ10のKaggle機械学習プロジェクトでマスターデータサイエンスを学び、データサイエンティストになろう」

Machine learning

「Googleが最新のAIモデルGeminiを発表」

Google DeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスとGoogleのCEOサンダー・ピチャイは、待望のAIモデル「ジェミニ」を紹介しましたこのテックジャイアントのAIモデルは、人工知能の領域を再定義すると言われています同社のブログ投稿によれば、ジェミニは最先端の機能を提供し、OpenAIをも凌駕する可能性があると約束されています...

「MicrosoftがOrca2を公開し、初の控えめな論理思考者LLMを生み出します」

さらに、マイクロソフトは彼らの SLMの最新版であるOrca2を発表し、新たな言語モデルであるCautious Reasonersを作り出し、同時に新記録を樹立しました

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