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1. 背景介紹

Lan X, Lyu J, Jiang H, et al. Foodsam: Any food segmentation[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2023.

在本文中，我們探討了 Segment Anything Model (SAM) 在食品圖像分割任務(wù)中的零樣本能力。為了解決 SAM 生成的掩碼中缺乏類(lèi)別特定信息的問(wèn)題，我們提出了一個(gè)新框架，稱(chēng)為 FoodSAM。該創(chuàng)新方法將粗語(yǔ)義掩碼與 SAM 生成的掩碼相結(jié)合，以提升語(yǔ)義分割的質(zhì)量。此外，我們注意到食品中的食材可以被視為獨(dú)立的個(gè)體，這啟發(fā)我們?cè)谑称穲D像上執(zhí)行實(shí)例分割。

進(jìn)一步地，FoodSAM 通過(guò)集成一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)器，將其零樣本能力擴(kuò)展到全景分割，從而有效捕獲非食品對(duì)象的信息。受最近可提示分割（promptable segmentation）成功的啟發(fā)，我們還將 FoodSAM 擴(kuò)展為支持各種提示變體的可提示分割。結(jié)果，FoodSAM 成為一個(gè)多層次粒度分割的全方位解決方案。

值得注意的是，這一開(kāi)創(chuàng)性框架成為首個(gè)在食品圖像上實(shí)現(xiàn)實(shí)例分割、全景分割和可提示分割的工作。大量實(shí)驗(yàn)表明了 FoodSAM 的可行性和出色的性能，驗(yàn)證了 SAM 在食品圖像分割領(lǐng)域作為重要和有影響力工具的潛力。

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域【1】【2】【3】因大規(guī)模語(yǔ)言模型的出現(xiàn)【4】【5】【6】而發(fā)生了革命性變化，這些模型基于海量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，展現(xiàn)了令人印象深刻的零樣本泛化能力，能夠超越其原始訓(xùn)練領(lǐng)域，在多個(gè)任務(wù)和數(shù)據(jù)分布上表現(xiàn)出色。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，Meta AI 最近發(fā)布的 Segment Anything Project (SAM) 提出了一種開(kāi)創(chuàng)性的可提示分割任務(wù)，用于訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)大的視覺(jué)基礎(chǔ)模型。這項(xiàng)雄心勃勃的工作標(biāo)志著向全面認(rèn)知識(shí)別所有物體邁出了重要一步，同時(shí)探索了交互式分割的挑戰(zhàn)，并有效地考慮了真實(shí)世界的約束。

SAM 在各種分割基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)卓越，其零樣本遷移能力在23個(gè)不同分割數(shù)據(jù)集上得到了驗(yàn)證【7】。本文聚焦于 SAM 在食品圖像分割領(lǐng)域的零樣本能力，這是一項(xiàng)食品計(jì)算領(lǐng)域中的關(guān)鍵任務(wù)【8】【9】【10】。然而，SAM 單獨(dú)生成的掩碼效果并不令人滿意，主要是由于其生成的掩碼缺乏類(lèi)別特定信息。此外，與一般物體圖像的語(yǔ)義分割相比，食品圖像分割更具挑戰(zhàn)性，因?yàn)槭称吠庥^的多樣性大且食材類(lèi)別分布不平衡【11】。因此，利用 SAM 準(zhǔn)確區(qū)分食品的類(lèi)別和屬性是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

為了解決上述問(wèn)題，我們提出了一個(gè)名為 FoodSAM 的新型零樣本分割框架，它通過(guò)將原始語(yǔ)義掩碼與 SAM 生成的類(lèi)別無(wú)關(guān)的掩碼結(jié)合起來(lái)，提升分割效果。盡管 SAM 在食品圖像分割中展現(xiàn)了顯著的能力，但其缺乏類(lèi)別特定信息。相較之下，傳統(tǒng)分割方法保留了類(lèi)別信息，但在分割質(zhì)量上有所妥協(xié)。為提升語(yǔ)義分割質(zhì)量，我們倡導(dǎo)將原始分割輸出與 SAM 生成的掩碼融合，并通過(guò)識(shí)別掩碼的主要元素確定其類(lèi)別，這是一種新穎且有效的增強(qiáng)語(yǔ)義分割的方式。

由于食品中的食材通常被隨機(jī)切割并放置，它們可以被視為獨(dú)立的個(gè)體。這啟發(fā)我們?cè)谑称穲D像上實(shí)現(xiàn)實(shí)例分割。SAM 生成的掩碼與獨(dú)立實(shí)例天然相關(guān)，為我們?cè)谑称穲D像上執(zhí)行實(shí)例分割奠定了基礎(chǔ)。

食品圖像中常包含非食品物體，如叉子、勺子、玻璃杯和餐桌等。這些物體雖非食材，但對(duì)食品的屬性表征至關(guān)重要。FoodSAM 引入目標(biāo)檢測(cè)方法【12】【13】【14】，檢測(cè)背景中的非食品物體，并通過(guò)結(jié)合 SAM 生成的背景掩碼，將物體類(lèi)別標(biāo)簽作為語(yǔ)義標(biāo)簽。結(jié)合實(shí)例分割方法，該框架能夠成功實(shí)現(xiàn)食品圖像的全景分割。

受 SAM 項(xiàng)目的啟發(fā)，我們將研究擴(kuò)展到“食品圖像分割提示任務(wù)”。我們?cè)O(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單而有效的目標(biāo)檢測(cè)方法，使 FoodSAM 支持可提示分割，支持多種提示形式，如點(diǎn)、框和掩碼提示。通過(guò)點(diǎn)定位、框覆蓋或掩碼重疊來(lái)選擇感興趣的物體。結(jié)合 SAM 的可提示分割和原始語(yǔ)義掩碼，我們?cè)谑称泛头鞘称肺矬w上實(shí)現(xiàn)了多個(gè)粒度級(jí)別的可提示分割。

主要貢獻(xiàn):

• 全方位分割能力：我們提出了一個(gè)全新的零樣本框架 FoodSAM，能夠在不同粒度級(jí)別上完成食品分割任務(wù)。這項(xiàng)工作首次探索了 SAM 在食品圖像分割領(lǐng)域的應(yīng)用，成功擴(kuò)展了其零樣本能力。

• 多種分割任務(wù)的突破：這是首個(gè)在食品圖像上實(shí)現(xiàn) 實(shí)例分割、全景分割 和 可提示分割 的工作。

• 實(shí)驗(yàn)結(jié)果：通過(guò)在 FoodSeg103 和 UECFoodPix Complete 數(shù)據(jù)集上的全面評(píng)估，FoodSAM 在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上均優(yōu)于當(dāng)前最先進(jìn)的方法。此外，FoodSAM 的性能在所有食品分割任務(wù)中都超越了其他 SAM 變體。

2. 方法

2.1 初步回顧

Segment Anything Model (SAM)【7】是第一個(gè)將基礎(chǔ)模型應(yīng)用于圖像分割任務(wù)領(lǐng)域的模型。如圖2所示，該模型包含三個(gè)關(guān)鍵組件：圖像編碼器、提示編碼器和輕量化的掩碼解碼器模塊。

• 圖像編碼器：

  • 使用計(jì)算密集型的視覺(jué) Transformer 架構(gòu)，包含數(shù)百萬(wàn)個(gè)參數(shù)，有效提取輸入圖像的顯著視覺(jué)特征。
  • 提供三種特定尺度的預(yù)訓(xùn)練配置：
    • ViT-B（91M 參數(shù)）
    • ViT-L（308M 參數(shù)）
    • ViT-H（636M 參數(shù)）【56】【57】。

• 提示編碼器：

  • 支持四種文本或空間提示輸入：
    1. 點(diǎn)（points）
    2. 框（boxes）
    3. 自由格式文本（freeform text）
    4. 現(xiàn)有掩碼（existing masks）
  • 提示的表示方法：
    • 點(diǎn)和框使用位置編碼【58】。
    • 文本由預(yù)訓(xùn)練的 CLIP 模型中的文本編碼器編碼【20】。
    • 掩碼輸入通過(guò)卷積嵌入。
  • 提示嵌入和圖像特征逐元素相加。

• 掩碼解碼器模塊：

  • 使用基于 Transformer 的架構(gòu)：
    • 對(duì)提示應(yīng)用自注意力。
    • 對(duì)提示和圖像編碼器輸出應(yīng)用交叉注意力。
  • 動(dòng)態(tài)掩碼預(yù)測(cè)頭輸出像素級(jí)掩碼概率和預(yù)測(cè)的 IoU（Intersection over Union）指標(biāo)。
  • 使用轉(zhuǎn)置卷積對(duì)解碼器特征進(jìn)行上采樣。
  • 能夠?yàn)槊總€(gè)提示輸入生成多個(gè)掩碼，默認(rèn)情況下每個(gè)提示生成三個(gè)掩碼。
  • 圖像特征僅需提取一次，可在相同圖像的不同提示間重復(fù)使用，從而支持實(shí)時(shí)交互式應(yīng)用（如移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）。

SAM 在超過(guò) 1100 萬(wàn)張圖像和 10 億掩碼的大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，展現(xiàn)了強(qiáng)大的零樣本遷移能力。正如其名稱(chēng)所示，SAM 可以分割幾乎任何概念，包括訓(xùn)練期間從未見(jiàn)過(guò)的新物體。

最近，有幾項(xiàng)相關(guān)工作提出了解決 SAM 局限性的改進(jìn)方法：

• RAM【59】：

  • 一種基于 SAM 的創(chuàng)新圖像標(biāo)記基礎(chǔ)模型。
  • 通過(guò)在大量圖像-文本對(duì)上訓(xùn)練，能夠高效識(shí)別常見(jiàn)類(lèi)別，無(wú)需手動(dòng)標(biāo)注即可獲得大量圖像標(biāo)簽。

• SEEM【60】：

  • 一種交互式分割模型，可同時(shí)在全像素和全語(yǔ)義范圍內(nèi)執(zhí)行圖像分割。
  • 支持多種交互提示類(lèi)型（包括點(diǎn)擊、框、多邊形、涂鴉、文本和引用區(qū)域）。
  • 在開(kāi)放詞匯分割和交互式分割任務(wù)中表現(xiàn)出色，并展現(xiàn)了對(duì)多樣化用戶需求的強(qiáng)大泛化能力。

• SSA【61】：

  • 一種新型開(kāi)放框架，將 SAM 應(yīng)用于語(yǔ)義分割任務(wù)。
  • 允許用戶將現(xiàn)有語(yǔ)義分割器無(wú)縫集成到 SAM 中，而無(wú)需重新訓(xùn)練或微調(diào) SAM 的參數(shù)。
  • 提升了語(yǔ)義分割任務(wù)中的泛化能力和掩碼邊界的細(xì)化效果。

2.2 總覽

我們探索了將 SAM 這一強(qiáng)大的掩碼生成器應(yīng)用于食品圖像分割。盡管 SAM 能夠高質(zhì)量地分割食品圖像，其生成的掩碼缺乏類(lèi)別語(yǔ)義信息，而標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義分割方法雖然提供了類(lèi)別標(biāo)簽，但分割質(zhì)量較差。

FoodSAM 框架

• 提出了 FoodSAM，融合了 SAM 和傳統(tǒng)語(yǔ)義分割的優(yōu)點(diǎn)。
• 語(yǔ)義增強(qiáng)：通過(guò)基于掩碼與類(lèi)別匹配的方式，為 SAM 的高質(zhì)量掩碼賦予語(yǔ)義標(biāo)簽。
• 實(shí)例分割：將食品食材視為獨(dú)立個(gè)體，進(jìn)行實(shí)例分割。
• 全景分割：通過(guò)引入目標(biāo)檢測(cè)器，檢測(cè)背景中的非食品物體（如餐桌、盤(pán)子、勺子等），實(shí)現(xiàn)食品圖像的高質(zhì)量全景分割。
• 可提示分割：結(jié)合 SAM 的提示學(xué)習(xí)方法，引入點(diǎn)、框和掩碼提示，支持多粒度的交互式提示分割。

2.3 FoodSAM 框架

FoodSAM 由以下三大模型組成：

• SAM (Ma)：
  • 提供高質(zhì)量的類(lèi)別無(wú)關(guān)掩碼。
• 語(yǔ)義分割模塊 (Ms)：
  • 提供類(lèi)別標(biāo)簽的分割結(jié)果。
• 目標(biāo)檢測(cè)器 (Md)：
  • 檢測(cè)背景中的非食品物體，并為其分配語(yǔ)義標(biāo)簽。

框架的核心創(chuàng)新包括：

• 掩碼-類(lèi)別匹配：
  • 為 SAM 掩碼分配語(yǔ)義標(biāo)簽。
• 融合策略：
  • 將重疊掩碼按面積排序，從大到小融合。
• 提示優(yōu)先選擇：
  • 通過(guò)點(diǎn)、框和掩碼提示實(shí)現(xiàn)交互式分割。

語(yǔ)義增強(qiáng)

• 假設(shè)輸入食品圖像 $I\in R^{H\times W}$：
  • 語(yǔ)義分割模塊生成語(yǔ)義掩碼 $m_s=M_s(I)$。
  • SAM 生成二值掩碼 $m_a\in R^{K\times H\times W}$。
• 掩碼類(lèi)別匹配：
  • 對(duì)于 $m_a$ 的第 $i$ 個(gè)掩碼 $m_a^i$，通過(guò)投票選擇類(lèi)別標(biāo)簽 $s_i$，并根據(jù)閾值 $\tau$ 過(guò)濾不穩(wěn)定的掩碼。

實(shí)例分割

• 將小型掩碼合并到相鄰的同類(lèi)掩碼中。
• 過(guò)濾掉與背景類(lèi)別對(duì)應(yīng)的掩碼。

全景分割

• 引入目標(biāo)檢測(cè)器 $M_d$：
  • 檢測(cè)非食品物體的邊界框 $B_d$ 和類(lèi)別標(biāo)簽 $C_d$。
  • 結(jié)合 SAM 掩碼，通過(guò) IoU 匹配為非食品物體分配類(lèi)別標(biāo)簽。

可提示分割

• 支持點(diǎn)提示、框提示和掩碼提示，通過(guò) SAM 和目標(biāo)檢測(cè)器的提示優(yōu)先選擇機(jī)制，實(shí)現(xiàn)多粒度交互分割。

最終，FoodSAM 實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義、實(shí)例、全景和可提示分割，為食品圖像分割設(shè)立了新的標(biāo)準(zhǔn)。

3. 實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

數(shù)據(jù)集

• UECFoodPix Complete [15]

  • 由電氣通信大學(xué)在2020年發(fā)布。
  • 包含102種菜肴，共有9000張訓(xùn)練圖像和1000張測(cè)試圖像。
  • 為每個(gè)食品項(xiàng)提供語(yǔ)義標(biāo)簽，共有103個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽。
  • 分割掩碼通過(guò) GrabCut 半自動(dòng)生成（基于用戶初始化的種子）【63】，然后由人工根據(jù)預(yù)定義規(guī)則進(jìn)一步精煉【64】。

• FoodSeg103 [11]

  • 最近設(shè)計(jì)的食品圖像分割數(shù)據(jù)集，共包含7118張圖像，涉及730種菜肴。
  • 提供更細(xì)粒度的注釋，捕獲每道菜肴中單獨(dú)成分的特性。
  • 訓(xùn)練集包含4983張圖像，提供29530個(gè)成分掩碼；測(cè)試集包含2135張圖像，提供12567個(gè)成分掩碼。
  • 掩碼均通過(guò)人工注釋獲得。與 UECFoodPix Complete 相比，FoodSeg103 提供更具挑戰(zhàn)性的基準(zhǔn)，并具有更細(xì)粒度的成分注釋。

3.2 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

• 硬件：實(shí)驗(yàn)基于 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 運(yùn)行。
• FoodSAM 組件：
  • SAM 的圖像編碼器使用 ViT-H【56】，超參數(shù)與原論文一致。
  • 目標(biāo)檢測(cè)器使用 UniDet【14】。
  • 語(yǔ)義分割模塊：
    • 在 FoodSeg103 上基于 SETR【37】，使用 ViT-16/B 作為編碼器，MLA 作為解碼器，使用 GitHub 提供的檢查點(diǎn)。
    • 在 UECFoodPix Complete 上基于 Deeplabv3+【65】，使用與論文中相同的超參數(shù)重新訓(xùn)練檢查點(diǎn)。

3.3 評(píng)估指標(biāo)

• mIoU (平均交并比)：衡量推理結(jié)果與真實(shí)值之間的重疊和聯(lián)合。
  $$\text{mIoU}=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\frac{{\text{TP}}_i}{{\text{TP}}_i+{\text{FP}}_i+{\text{FN}}_i}$$
  其中：

  • ${\text{TP}}_i$：正確分類(lèi)為類(lèi)別 $i$ 的像素?cái)?shù)。
  • ${\text{FP}}_i$：錯(cuò)誤分類(lèi)為類(lèi)別 $i$ 的像素?cái)?shù)。
  • ${\text{FN}}_i$：真實(shí)值為類(lèi)別 $i$，但未正確分類(lèi)的像素?cái)?shù)。

• mAcc (平均精度)：所有類(lèi)別的平均精度。
  $$\text{mAcc}=\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N\frac{{\text{TP}}_i}{{\text{TP}}_i+{\text{FN}}_i}$$

• aAcc (總體精度)：所有像素的準(zhǔn)確分類(lèi)比例。
  $$\text{aAcc}=\frac{{\sum }_{i=1}^N{\text{TP}}_i}{{\sum }_{i=1}^N({\text{TP}}_i+{\text{FN}}_i)}$$

3.4 與最新方法的比較

語(yǔ)義分割評(píng)估

• FoodSeg103 上性能：
  • FoodSAM 達(dá)到 46.42 mIoU, 58.27 mAcc, 84.10 aAcc。
• UECFoodPix Complete 上性能：
  • FoodSAM 達(dá)到 66.14 mIoU, 78.01 mAcc, 88.47 aAcc。
• 與其他零樣本方法對(duì)比：
  • FoodSAM 的 mIoU 均高于30，超越監(jiān)督方法最高 45.1 mIoU。
• 定性分析：
  • FoodSAM 利用 SAM 的強(qiáng)大分割能力補(bǔ)償原始分割器的缺陷，在細(xì)粒度成分上表現(xiàn)更優(yōu)。

實(shí)例分割評(píng)估

• 無(wú)相關(guān)基準(zhǔn)，定性分析表明：
  • FoodSAM 能有效識(shí)別食材實(shí)例身份，并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量實(shí)例分割。
  • 與 RAM【59】相比，FoodSAM 能更細(xì)粒度地分割草莓等復(fù)雜食材。

全景分割評(píng)估

• 在無(wú)相關(guān)數(shù)據(jù)集的情況下，與 RAM 和 SEEM 進(jìn)行定性對(duì)比：
  • FoodSAM 在非食品物體（如碗、盤(pán)子）上的分割表現(xiàn)優(yōu)異。
  • 能有效區(qū)分細(xì)粒度差異，如裝有食材的碗和裝牛奶的玻璃杯。

可提示分割評(píng)估

• FoodSAM 支持點(diǎn)提示、框提示和掩碼提示。
• 定性分析表明：
  • FoodSAM 能識(shí)別食品成分類(lèi)別，并在背景中分割非食品物體。

3.5 FoodSAM 的改進(jìn)

融合實(shí)驗(yàn)

• 隨著合并掩碼數(shù)量的增加，性能顯著提高。
• 在 FoodSeg103 和 UECFoodPix Complete 上使用 80 個(gè)掩碼時(shí)，性能達(dá)到最佳。

消融實(shí)驗(yàn)

• 在 FoodSeg103 上驗(yàn)證不同組件的功能：
  • 過(guò)濾含混類(lèi)別標(biāo)簽（FCC）或未過(guò)濾。
  • 使用或未使用 SAM 生成的掩碼（WSM）。
  • 將面積從大到小排序融合表現(xiàn)最佳。

閾值影響

• 在 FoodSeg103 上，較高的閾值對(duì)改進(jìn)效果有限。
• 在 UECFoodPix Complete 上，混淆標(biāo)簽數(shù)量較多時(shí)，改進(jìn)更顯著。

4. 結(jié)論

本文研究了 SAM 在食品圖像分割中的零樣本能力，針對(duì)其類(lèi)別信息不足的問(wèn)題，提出了 FoodSAM 框架。FoodSAM 通過(guò)結(jié)合原始語(yǔ)義掩碼與 SAM 的類(lèi)別無(wú)關(guān)掩碼，顯著提升了語(yǔ)義分割質(zhì)量。此外，FoodSAM 利用 SAM 的實(shí)例掩碼，實(shí)現(xiàn)了食品圖像的實(shí)例分割，并結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)器完成了全景分割。

FoodSAM 還支持多種提示形式，實(shí)現(xiàn)交互式提示分割。綜合評(píng)估表明，FoodSAM 在多個(gè)數(shù)據(jù)集上超越現(xiàn)有方法，驗(yàn)證了 SAM 在食品圖像分割領(lǐng)域的潛力。

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