SAM3-UNet — SAM3 と U-Net を組み合わせたプロトタイプ実装

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SAM3-UNet — SAM3 と U-Net を組み合わせたプロトタイプ実装

SAM3-UNet — SAM3 と U-Net を組み合わせたプロトタイプ実装

SAM（Segment Anything Model）の3系（SAM3）と古典的なセグメンテーション手法であるU-Netを組み合わせることを目指した簡易プロトタイプ実装です。リポジトリ自体は軽量で、SAM3のリポジトリ内に本実装ファイル（SAM3UNet.py）を置き、事前学習済みのSAM3重みを利用してU-Netベースのデコーダで密なピクセル単位の予測に適用することを想定しています。実験結果は保証されず、概念実証（PoC）として提供されています。（約300字）

https://github.com/WZH0120/SAM3-UNet

概要

本リポジトリ「SAM3-UNet」は、Facebook Research 系の SAM3（Segment Anything Model 3）フレームワークと U-Net スタイルのデコーダを統合することで、SAM の強力な表現力を活かした密なセグメンテーションを行うための概念実証（Proof of Concept）です。実装は極めて小規模で、主に SAM3 のエンコーダやプロンプト機構から抽出した特徴を U-Net 型のデコーダに接続する役割を持つ単一ファイル（SAM3UNet.py）で構成されています。利用には SAM3 本体への統合と、事前学習済み重みのダウンロード、ならびにトレーニング／テスト用ツールキット（SAM2-UNet や SAM2-UNeXT）を併用することが推奨されます。実験結果や最適化は保証されず、研究開発の出発点として使うことが想定されています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 7
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • SAM3 の表現（エンコーダ出力・プロンプト表現）を U-Net 形式のデコーダに橋渡しする軽量プロトタイプ。
  • 単一ファイル実装（SAM3UNet.py）で、既存の SAM3 リポジトリに簡単に組み込める設計。
  • 事前学習済み SAM3 重みを利用して初期化し、U-Net 部分をファインチューニングする想定。
  • 実験環境は SAM2-UNet / SAM2-UNeXT のツールキットと連携して利用可能（トレーニング・評価を外部ツールに依存）。

技術的なポイント

本実装は SAM3 が提供する強力な視覚表現（大規模事前学習による画像特徴量やプロンプト条件付け）を、U-Net 型のデコーダに接続して密なピクセル分類へ応用することを目的としています。典型的な技術的着眼点は次の通りです。

  • 特徴量の橋渡し：SAM のエンコーダは複数スケールの特徴マップやトークン表現を生成します。U-Net のデコーダは通常、スキップ接続で異なる解像度の特徴を受け取るため、SAM の出力解像度と U-Net の期待する解像度を合わせるためのリサンプリング（アップ／ダウンサンプリング）や変換層（1x1 畳み込み、層正規化、チャネル整合）が必要になります。
  • プロンプト条件付けの扱い：SAM はポイントやボックス、テキスト等のプロンプトで条件付けが可能です。これらの条件情報を U-Net デコーダに渡す場合、単純に特徴を結合する（チャネル方向に連結）か、注意機構や FiLM（Feature-wise Linear Modulation）的な手法で特徴を変調することが考えられます。実装の選択は性能と計算コストのトレードオフになります。
  • 初期化と学習戦略：サブモジュール（SAM3 部分）は事前学習済み重みで初期化し、U-Net のデコーダはランダム初期化するのが一般的です。ファインチューニングでは、学習率や正則化をエンコーダ／デコーダで分ける（低 lr でエンコーダを微調整、デコーダを高 lr で学習）戦略が有効です。
  • 実装上の制約と計算性能：SAM は大型モデルであり、メモリ・計算コストが高い点に注意が必要です。高解像度でのデコーダ出力やバッチサイズを増やすと GPU メモリがボトルネックになります。軽量化のために特徴圧縮や混合精度（AMP）、スパース演算の導入を検討すると良いでしょう。
  • 検証と評価：本リポジトリは概念実証のため実験結果は保証されません。標準的なセグメンテーションデータセット（例えば COCO、ADE20K、医療画像データセットなど）でベースラインと比較し、IoU、Dice、精度／再現率などの指標で評価することが推奨されます。

上記の点から、本プロジェクトは SAM の柔軟なプロンプト駆動能力を U-Net に持ち込み、インタラクティブまたは教師ありの密なセグメンテーションタスクに適用するための出発点を提供します。一方で、実運用に耐えるためには詳細な最適化、正規化、効率化が必要です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • SAM3UNet.py: file

（リポジトリは非常に小規模で、実装は SAM3UNet.py に集約されています。SAM3 リポジトリ内で動作させることが前提です。）

まとめ

SAM3 の表現力と U-Net の汎用性を結び付ける軽量な概念実証。実運用前提なら追加の最適化が必須。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

How To Use

  • Put the SAM3UNet.py into the sam3 repo.
  • Download the pretrained sam3 weights.
  • Use the training/testing toolkit from SAM2UNet or SAM2UNeXT.

Notice

  • This repository is for proof of concept only, and the actual experimental results are not guaranteed.

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