ASAM是什么
ASAM（Adversarial Adjustment of Segment Anything Model）是vivo公司推出的AI图像分割模型，通过对抗性调整来增强原有SAM模型的性能。ASAM用自然对抗性示例，通过稳定的扩散模型增强数据集，生成能代表自然变化的对抗性实例。这些实例保持照片级真实感，与原始掩模注释对齐，确保了分割任务的完整性。
ASAM的主要功能
提升能力：ASAM让原本的SAM模型在图像分割任务上做得更好。不用改变：不需要改变模型的基本结构，就像给汽车换个新轮胎，但车身不变。增加挑战：通过添加一些特殊的图像（对抗性样本），模型学会在更多不同的情况下工作。更真实：这些特殊的图像看起来和真的一样，模型学习得更贴近现实。不用新数据：不需要额外的图片或数据，就像用旧书复习，也能学到新知识。全面提高：在多种不同的图像分割任务上，ASAM能让模型表现得更出色。ASAM的技术原理
对抗性训练：ASAM利用对抗性训练的概念，通过向模型输入精心设计的扰动来提高模型泛化能力的方法。自然对抗性示例：ASAM特别关注自然对抗性示例，示例在视觉上与正常样本相似，在模型的决策边界附近。稳定扩散模型：ASAM使用稳定扩散模型来增强SA-1B数据集的一个子集，生成对抗性实例。这种方法能在保持图像质量的同时，引入细微的扰动。照片级真实感：生成的对抗性样本需要保持与原始图像相同的视觉真实性，这样在训练过程中，模型就不会因为不真实的样本而学习到错误的特征。掩模注释对齐：对抗性样本需要与原始的掩模注释保持对齐，确保在分割任务中，模型能够正确地识别和分割目标对象。微调过程：ASAM通过用这些对抗性样本对原有的SAM模型进行微调，在不改变原始架构的前提下提高模型性能。
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2023-04-14
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