zsylvester/segmenteverygrain
A SAM-based model for instance segmentation of images of grains
何を解決するか
画像内の粒（または粒に似た物体）の検出とセグメンテーションを自動化し、地形学および堆積地質学における粒径や形状の分析に不可欠です。単独でSegment Anything Model（SAM）を使用する際の限界、たとえば「すべて」モードでの処理速度の遅さ、重複するマスクや背景ノイズの生成といった問題に対処します。
仕組み
このツールは2段階のプロセスを使用します。まず、パッチベースの畳み込みニューラルネットワーク（U-Netスタイル）が初期の粗いセグメンテーションを作成します。この最初の段階で得られた結果をもとに、SAM 2.1に正確なプロンプトを生成し、最終的な粒の輪郭を高品質で出力します。システムには、マウスクリックとキーボードショートカットで粒を追加・削除・マージできるインタラクティブ編集インターフェース（GrainPlot）と、分類用に粒を抽出・クラスタリングするためのgrain_utilsモジュールも含まれています。
対象ユーザー
写真画像から粒の特性を正確に測定したい地質学者、地形学者、および研究者。
特徴
- ハイブリッドMLアプローチ：高速なプロンプト生成にU-Netを、高精度なセグメンテーションにSAM 2.1を組み合わせます。
- インタラクティブな品質管理：マウスクリックとキーボードショートカットで粒の追加・削除・マージが可能な専用インターフェース。
- ファインチューニング：新しい画像タイプに対してベースのU-Netモデルを実際にファインチューニング可能で、検出精度を向上できます。
- 分析ツール：個々の粒のクロップ、事前学習済みCNN（VGG16、ResNet50、InceptionV3）による特徴抽出、K-meansまたはDBSCANによるクラスタリングを内蔵したユーティリティ。
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