2023.11.27 2024.09.14

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Segmentation Anything（SAM）によるゼロショットセグメンテーション｜使い方

Aru

この記事では、Meta社のSegmentation Anything Model（SAM）を使用したゼロショットセグメンテーションの実装方法について解説します。ゼロショットセグメンテーションは、学習なしでオブジェクトのセグメンテーションを実現するモデルです。本記事では、サンプルコードを使ってSAMの使い方を解説します。また、実際にSAMを使ってみた感想も加えました。

SAMの高速版FastSAMの使い方については以下の記事を参照してください

超高速なゼロショットセグメンテーションモデル「FastSAM」の使い方

Contents

Segmentation Anytingとは
前準備
場所を指定してセグメンテーション
画像全体を自動的にセグメンテーションする
まとめ

Segmentation Anytingとは

Segmentation Anything Model（SAM）は、Meta AIが開発した、画像内のオブジェクトを識別できるAIモデルです。

SAMは、1100万枚の画像とそれに付随した10億以上のマスクからなるデータセットで訓練されています。SAMの特徴は、ゼロショットでのセグメンテーションで、SAMでは学習していない画像やオブジェクトでも、高い精度でセグメンテーションを行うことができます。

今回は、SAMを実際に動かしてみて、実力をチェックしてみました。

Segment-Anythig
GitHub: https://github.com/facebookresearch/segment-anything

この記事のコードは、以下にあります

Google Colabで動作するコードをこちら（Github）に用意しました

前準備

インストール

Google Colabでインストールする場合は以下のように記述します。ローカルでインストールする場合は、先頭の!を外してコマンドラインで実行してください。

wgetでダウンロードしているのは、学習済みのパラメータです。

モデルパラメータは、ここからダウンロードできます。以下の3つが用意されていますが、今回はvit_hを使いました。

モデルの種類一覧 — 引用元：https://github.com/facebookresearch/segment-anything#model-checkpoints

!pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git'
!wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth

ヘルパー関数

以下はヘルパー関数の定義です。

show_mask, show_points, show_boxは結果のビジュアライゼーションのための関数で、公式のチュートリアルにあるものです。

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

def show_mask(mask, ax, random_color=False):
    if random_color:
        color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0)
    else:
        color = np.array([30/255, 144/255, 255/255, 0.6])
    h, w = mask.shape[-2:]
    mask_image = mask.reshape(h, w, 1) * color.reshape(1, 1, -1)
    ax.imshow(mask_image)

def show_points(coords, labels, ax, marker_size=375):
    pos_points = coords[labels==1]
    neg_points = coords[labels==0]
    ax.scatter(pos_points[:, 0], pos_points[:, 1], color='green', marker='*', s=marker_size, edgecolor='white', linewidth=1.25)
    ax.scatter(neg_points[:, 0], neg_points[:, 1], color='red', marker='*', s=marker_size, edgecolor='white', linewidth=1.25)

def show_box(box, ax):
    x0, y0 = box[0], box[1]
    w, h = box[2] - box[0], box[3] - box[1]
    ax.add_patch(plt.Rectangle((x0, y0), w, h, edgecolor='green', facecolor=(0,0,0,0), lw=2))

画像の読み込み

画像を読み込みます。今回利用したcat2.pngは、こちらからダウンロードできます。Google Colabの場合は、以下のコードを実行してください。

!wget -O cat2.png https://github.com/aruaru0/SAM-TEST/blob/main/cat2.png?raw=true

以下のコードを実行すると、画像が読み込まれ表示されます。

image = cv2.imread('cat2.png')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(image)
plt.axis('on')
plt.show()

(x, y)の座標が表示されているので、これを使って、後で説明する点や矩形の指定が可能です。独自の画像でテストする際に参考にしてください。

場所を指定してセグメンテーション

点を指定してセグメンテーション（複数マスク出力）

画像中の１箇所の点を指定して、セグメンテーションする例です。

学習済みモデルの読み込みと、SamPredictorの生成、対象画像の設定を行っています。

import sys
sys.path.append("..")
from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor

sam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth"
model_type = "vit_h"

device = "cuda"

sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
sam.to(device=device)

predictor = SamPredictor(sam)

predictor.set_image(image)

次に、画像中の点を指定します。input_pointが画像中の点のリスト、input_labelが1の点は選択する点となります（ラベルに0を指定すると指定した点を除外する設定になります）。

input_point = np.array([[200, 200]])
input_label = np.array([1])

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(image)
show_points(input_point, input_label, plt.gca())
plt.axis('on')
plt.show()

点の場所を画像に重ねると、以下のようになります。

次のコードで、予測を行います。point_coordsに指定する点のリストを、point_labelsに0/1のラベルのリストを入力します。

今回は、複数マスク出力を行うので、multimask_output = Trueを指定しています。これにより信頼度の高い3つのマスクが出力されるようになります。

masks, scores, logits = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    multimask_output=True,
)

結果が、mask, scores, logitsに格納されます。

以下のコードはmask, scoreを可視化するものです。

for i, (mask, score) in enumerate(zip(masks, scores)):
    plt.figure(figsize=(5,5))
    plt.imshow(image)
    show_mask(mask, plt.gca())
    show_points(input_point, input_label, plt.gca())
    plt.title(f"Mask {i+1}, Score: {score:.3f}", fontsize=18)
    plt.axis('off')
    plt.show()

logitsは、predict()のinput_maskパラメータの入力として利用できます。最もスコアの高いマスクを選択は、以下のコードで書けます。

best_mask = logits[np.argmax(scores), :, :]

これを、以下のようにpredictの引数に指定することができます。

masks, scores, logits = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    mask_input=mask_input[None, :, :],
    multimask_output=False,
)

点を指定してセグメンテーション（単一マスク出力）

候補を出力せずに、マスクを１つだけ出力したい場合には、multimaks_output = Falseにします。

input_point = np.array([[120, 120]])
input_label = np.array([1])
masks, _, _ = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    multimask_output=False,
)

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(image)
show_mask(masks, plt.gca())
show_points(input_point, input_label, plt.gca())
plt.axis('off')
plt.show()

上のコードを実行すると「耳の部分」が選択されます。

次の説明に繋げるために、耳だけが選択されるように、指定する点をずらしています。

★の位置で選択が変化するのは、場合によっては問題かも

複数点を指定してセグメンテーション（単一マスク出力）

１点指定では、耳だけしか選択されなかったので追加で、もう１点してしています。

２点目の追加は、input_point, input_labelに２点目の情報を追加するだけです。

input_point = np.array([[120, 120], [300, 450]])
input_label = np.array([1, 1])

masks, _, _ = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    multimask_output=False,
)

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(image)
show_mask(masks, plt.gca())
show_points(input_point, input_label, plt.gca())
plt.axis('off')
plt.show()

２点指定することで、猫がセグメンテーションされました。

選択する点と、除外する点を指定してセグメンテーション

選択する点だけでなく、除外する点も指定することができます。除外する点はinput_labelに0を設定すればOKです。

ここでは、右足の部分を除外しています。

input_point = np.array([[120, 120], [300, 450], [200, 600]])
input_label = np.array([1, 1, 0])

masks, _, _ = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    multimask_output=False,
)

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(image)
show_mask(masks, plt.gca())
show_points(input_point, input_label, plt.gca())
plt.axis('off')
plt.show()

すると、以下のようなマスクになります。

想像と少し違うセグメンテーションになりました。このあたりのコントロールは難しそうです。

矩形を指定してセグメンテーション

領域を指定してセグメンテーションを行うこともできます。領域を指定する場合は、以下の情報を与えます。

[ 始点のｘ座標、始点のｙ座標、終点のｘ座標、終点のｙ座標 ]

以下が、矩形領域を指定してセグメンテーションするコードです。

input_box = np.array([0, 250, 200, 768])

masks, _, _ = predictor.predict(
    point_coords=None,
    point_labels=None,
    box=input_box[None, :],
    multimask_output=False,
)

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.imshow(image)
show_mask(masks[0], plt.gca())
show_box(input_box, plt.gca())
plt.axis('off')
plt.show()

緑枠の部分を指定すると、机とテーブルが選択されました。

複数の矩形を指定してセグメンテーション

点の指定と同様に、複数の枠を指定してセグメンテーションを行うこともできます。下記の例は、3つの矩形を指定した例です。

input_boxes = torch.tensor([
    [0, 250, 150, 600],
    [50, 50, 400, 650],
    [80, 550, 512, 768]
], device=predictor.device)

transformed_boxes = predictor.transform.apply_boxes_torch(input_boxes, image.shape[:2])
masks, _, _ = predictor.predict_torch(
    point_coords=None,
    point_labels=None,
    boxes=transformed_boxes,
    multimask_output=False,
)

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.imshow(image)
for mask in masks:
    show_mask(mask.cpu().numpy(), plt.gca(), random_color=True)
for box in input_boxes:
    show_box(box.cpu().numpy(), plt.gca())
plt.axis('off')
plt.show()

枠を3つ指定したので、３つのマスクが出力されています。それぞれ、猫、椅子、本の部分です。

この例では、選択したかったものがうまく選択されマスクが生成されました。

矩形と点を組み合わせてセグメンテーション

矩形と点を組み合わせて領域を選択することも可能です。以下の例では、矩形と、除外する点を指定しています。

input_box = np.array([0, 250, 200, 768])
input_point = np.array([[20, 700]])
input_label = np.array([0])

masks, _, _ = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    box=input_box,
    multimask_output=False,
)

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.imshow(image)
show_mask(masks[0], plt.gca())
show_box(input_box, plt.gca())
show_points(input_point, input_label, plt.gca())
plt.axis('off')
plt.show()

画像全体を自動的にセグメンテーションする

SAMでは、画像全体を自動的にセグメンテーションさせることもできます。ここでは、画像全体のセグメンテーションを行ってみます。

セグメンテーションを実行

全体のセグメンテーションには、SamAutomaticMaskGeneratorを使います。

パラメータ指定により細かな設定が可能です。パラメータについては、こちらのブログが参考になります。

今回はpred_iou_threshを0.98に設定しました。

コメントアウトしているpoints_per_sideを大きくすると、より細かく画像を見るようになりますが、処理は重くなります。

画面にグリッドを作って、各点が指定されたとしてセグメンテーションをしているような感じです。points_per_sideで、グリッドを増やすと、それだけ処理がかかります

from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator

sam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth"
model_type = "vit_h"

device = "cuda"

sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)
sam.to(device=device)

mask_generator_ = SamAutomaticMaskGenerator(
    model=sam,
    pred_iou_thresh = 0.98,
    # points_per_side = 32,
)

masks = mask_generator_.generate(image)

print(len(masks))

この例では、12個のセグメントが見つかりました。閾値次第で、マスクの数は変化しますので、色々閾値を変化させて実行してみるのも面白いかもしれません。

実行結果

ヘルパー関数

描画用のヘルパー関数です。

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import torchvision.transforms.functional as F


plt.rcParams["savefig.bbox"] = 'tight'


def show(imgs):
    if not isinstance(imgs, list):
        imgs = [imgs]
    fig, axs = plt.subplots(ncols=len(imgs), squeeze=False)
    for i, img in enumerate(imgs):
        img = img.detach()
        img = F.to_pil_image(img)
        axs[0, i].imshow(np.asarray(img))
        axs[0, i].set(xticklabels=[], yticklabels=[], xticks=[], yticks=[])

結果を表示

結果を表示しています。

from torchvision.utils import draw_segmentation_masks

n = len(masks)
m = 3

flg, axes = plt.subplots(nrows = (n+m//2)//m, ncols = m, tight_layout=True, figsize=(3*m, 2*(n+m//2)//m))

for i in range(len(masks)) :
  img = torch.tensor(image).permute(2,0,1)
  mask =  torch.tensor(masks[i]['segmentation'])
  x = draw_segmentation_masks(img, mask, colors="yellow")

  axes[i//m, i%m].imshow(x.permute(1,2,0))
  axes[i//m, i%m].set(xticklabels=[], yticklabels=[], xticks=[], yticks=[])

  px, py = masks[i]['point_coords'][0]
  input_point = np.array([[int(px), int(py)]])
  input_label = np.array([0])
  show_points(input_point, input_label, axes[i//m, i%m], marker_size=100)
  # if i == 6 : break


plt.show()

★の点が選択された点、黄色い部分が生成されたマスクです。１枚目と２枚目が猫で、若干２枚目の方が境界部分が綺麗にマスクされているように見えます。２枚目は壁でしょうか。

選択に納得がいくものと、微妙な感じのものが混ざっている感じです。

画像に重畳させずにマスクだけ表示させたのが次の結果になります。


n = len(masks)
m = 3

flg, axes = plt.subplots(nrows = (n+m//2)//m, ncols = m, tight_layout=True, figsize=(3*m, 2*(n+m//2)//m))

for i in range(len(masks)) :
  x = torch.tensor(masks[i]['segmentation']).float()
  axes[i//m, i%m].imshow(x)
  axes[i//m, i%m].set(xticklabels=[], yticklabels=[], xticks=[], yticks=[])
  # if i == 10 : break


plt.show()