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Proof of concept: SAM segmentation vs. RITM for fish pictures

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ana-bernal/SAM_preuve-concept

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Projet preuve de concept 🐟

Ce dépôt contient les fichiers de mon projet pour étudier et expérimenter avec le modèle de segmentation SAM. Le modèle SAM est un modèle qui vient d'être publié (voir [1]) par des chercheurs de Meta AI. C'est un modèle de segmentation d'image interactif : il suffit d'un clic de l'utilisateur pour sélectionner un objet sur une image.

Pour ce projet, j'ai étudié l'article [1]. Pour cela, j'ai dû me contextualiser dans le domaine de la segmentation d'image avec des réseaux de neurones. Ensuite j'ai cherché un ensemble de données différentes à celles évaluées dans l'article (voir [2]), et sur lesquelles j'ai appliqué l'algorithme. Pour évaluer les performances, j'ai cherché et expérimenté avec un modèle précédent comme baseline.

Les fichiers principaux sont:

  1. plan_de_travail.md : Le plan prévisionnel de travail fait au début du projet.
  2. segmentation_experience.ipynb : Le code pour ce projet.
  3. rapport.pdf : Le rapport écrit pour ce projet.
  4. slides.pdf (à venir) : slides pour soutenance du projet.

Notebooks

Partie du code des examples suivants ont été utilisé dans le code de ce projet:

Références

[1] Kirillov, A., Mintun, E., Ravi, N., Mao, H., Rolland, C., Gustafson, L., ... & Girshick, R. (2023). Segment anything. arXiv preprint arXiv:2304.02643.

[2] A Large Scale Fish Dataset

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