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在计算机视觉不断发展的领域中，基础模型已成为一种关键工具，显示出对多种任务的出色适应性。其中，由 Meta AI 开发的 Segment Anything Model（SAM）在图像分割任务中表现杰出。然而，和其他类似模型一样，SAM 在某些特定的细分应用中也遇到了限制。
针对此问题，VIVO提出了ASAM，这是一种通过对抗性调整来增强SAM性能的新方法。广泛的评估结果证实，ASAM 在分割任务中建立了新的基准，从而有助于计算机视觉基础模型的进步。
ASAM只是提高了SAM的性能，而不需要对架构进行修改。ASAM也是资源友好型的，因为它只需要8个A6000 gpu而不需要额外的数据(1% SA-1B数据)。
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.00256
项目页面：https://asam2024.github.io/
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ASAM：增强分段任何模型与对抗性调整
摘要
在不断发展的计算机视觉领域，基础模型已成为关键工具，对各种任务表现出卓越的适应性。其中，Meta AI 的 Segment Anything Model (SAM) 在图像分割方面表现突出。然而，SAM 与其他同类模型一样，在特定的细分应用中也遇到了限制，这促使人们寻求不损害其固有功能的增强策略。
本文介绍了 ASAM，这是一种通过对抗性调整来增强 SAM 性能的新方法。我们利用自然对抗性示例的潜力，灵感来自它们在自然语言处理中的成功实施。通过利用稳定的扩散模型，我们增强了 SA-1B 数据集的一个子集 (1%)，生成了更能代表自然变化而不是传统不可察觉的扰动的对抗性实例。我们的方法保持了对抗性示例的照片级真实感，并确保与原始掩模注释对齐，从而保持了分割任务的完整性。经过微调的 ASAM 在各种分割任务中都表现出显著的改进，而无需额外的数据或架构修改。我们广泛的评估结果证实，ASAM 在分割任务中建立了新的基准，从而有助于计算机视觉基础模型的进步。
方法
ASAM主要包含三个步骤，第一步是对抗性潜在优化，第二步是可控对抗样本生成，第三步是用对抗样本对SAM进行微调。
效果展示
更强大的 SAM
更强大的 SAM。与PGD-Tuning SAM、DAT-Tuning SAM、DatasetDM-Tuning SAM相比。ASAM 在所有14个测试数据集上都明显优于其他调优方法，并且与原始SAM相比实现了性能提升。
对提出的ASAM与其他方法进行定性比较。黄色框代表框提示。
从普通场景、医疗场景等不同场景的定性比较来看，提出的ASAM可以提高SAM的性能。
更强大的 EfficientSAM
更强大的 EfficientSAM。与 EfficientSAM（ EfficientSAM：利用蒙版图像预训练实现高效分割，ESAM，CVPR2024）相比，AESAM 在 16 个不同数据集上实现了性能提升。ESAM 是 Meta 提出的最新成果，在 CVPR2024 上获得满分。
更强大的 HQSAM
更强大的 HQSAM。与 HQSAM（高质量分割任何内容，HQSAM，NeurIPS2023）相比，HQ-ASAM 可以在 4 个不同的数据集上实现性能提升。HQSAM 是由苏黎世联邦理工学院和香港科技大学提出的工作，在 Github 上获得了约 3.4k 个星。
更强大的 SAM 适配器
更强大的 SAM-Adapter。与 SAM-adapter（ICCV2023 研讨会）相比，ASAM-Adapter 在 2 个不同的数据集上实现了性能提升。
结论
本研究中引入的 ASAM 代表了 SAM 通过创新使用对抗性调整而取得的重大进步。我们采用稳定的扩散模型来增强 SA-1B 数据集的一部分，生成了自然、逼真的对抗性图像，从而显著提高了 SAM 在各种任务中的分割能力。这种方法受到 NLP 中对抗性训练技术的启发，在增强 SAM 性能的同时，保留了 SAM 的原始架构和零样本优势。
我们的研究结果表明，ASAM 不仅在分割任务中设定了新的基准，而且还有助于对抗性示例在计算机视觉领域的更广泛应用和理解，为提升大型视觉基础模型的能力提供了一种新颖而有效的方法。
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