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    Platform For AI:SAM を用いた自動画像セグメンテーションと事前アノテーション

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    Platform For AI:SAM を用いた自動画像セグメンテーションと事前アノテーション

    最終更新日:Jun 22, 2026

    このトピックでは、モデルギャラリーを使用して Grounded-SAM モデルをデプロイし、画像セグメンテーションとアノテーションに利用する方法について説明します。

    背景情報

    Grounded-SAM モデルは、テキスト入力からあらゆる画像を検出、セグメンテーション、生成できる強力なゼロショットビジュアルアプリケーションです。これは、IDEA が率いる専門的な中国のチームによって作成され、Meta の SAM モデルと他の 3 つの強力なゼロショットモデルをベースにしています。

    Grounded-SAM モデルは、主に Grounding DINO と Segment Anything Model (SAM) の 2 つのモデルで構成されています。SAM はゼロショットセグメンテーションモデルです。トレーニング中に見たことのないオブジェクトや画像を含む、画像や動画内のあらゆるオブジェクトのマスクを生成できます。Grounding DINO は、テキスト記述から画像内のあらゆるオブジェクトを見つけることができる高度なゼロショットディテクターです。

    モデル詳細ページへの移動

    1. モデルギャラリーページに移動します。

      1. PAI コンソールにログインします。

      2. 上部メニューの左上で、リージョンを選択します。

      3. 左側メニューで Workspaces をクリックし、開きたいワークスペースの名前をクリックします。

      4. 左側メニューで、Quick Start > [Model Gallery] を選択します。

    2. モデルギャラリーのホームページのComputer Visionエリアで、Image Segmentationをクリックします。次に、右側のモデルリストでModelscope_Segment-Anything モデルカードをクリックして、モデル詳細ページを開きます。

    オンラインサービスのデプロイ

    モデルギャラリーは Elastic Algorithm Service (EAS) と統合されています。これを使用して Grounded-SAM モデルをオンラインサービスとしてデプロイし、Web UI アプリケーションを生成できます。Web UI アプリケーションを使用すると、Grounded-SAM モデルの強力な画像セグメンテーション機能を簡単にテストできます。モデルギャラリーからオンラインサービスをデプロイするには、次の手順を実行します。

    1. モデル詳細ページで、Deploy をクリックします。

    2. 基本的なサービスとリソース情報を確認します。

      モデルギャラリーは、各モデルの特性に基づいて、モデルのデプロイ時にコンピューティングリソースとサービス名を事前設定します。この例では、デフォルト設定を使用します。必要に応じてデプロイ設定を変更することもできます。パラメーターの設定方法の詳細については、「モデルのデプロイとデバッグ」をご参照ください。

      デフォルトのリソースタイプは公共リソースです。[Instance Type] は [ecs.gn7i-c8g1.2xlarge] (8 vCPU, 30 GiB, NVIDIA A10 × 1) で、インスタンス数は [1] です。設定を確認したら、[Deploy] をクリックします。

    3. Deployをクリックします。Billing reminderダイアログボックスで、OK をクリックします。

      ページは自動的にService Detailsページにリダイレクトされ、Basic Informationセクションでデプロイステータスを表示できます。モデルが大きいため、デプロイプロセスには約 10 分かかります。StatusがRunningに変わると、モデルサービスがデプロイされます。また、Elastic Algorithm Service (EAS) ページのInference Serviceタブでデプロイタスクを表示することもできます。詳細については、「サービスのデプロイ」をご参照ください。

    その後、Web UI アプリケーションを起動して、Grounded-SAM モデルの推論機能をテストできます。詳細については、「Grounded-SAM モデルの体験」をご参照ください。

    Grounded-SAM モデルの体験

    1. デプロイされたサービスの Service details ページで、右上隅にある View Web App をクリックして WebUI アプリケーションを起動します。

    2. Web UI アプリケーションページで、モデルの推論機能をテストできます。

      [Grounded-SAM] モデルは、複数のタスクモードを提供します。ページの左側にある画像エリアで、セグメンテーションしたい画像をアップロードできます。ページの下部で task_type を選択し、対応する Text Prompt を入力します。その後、[Run] をクリックして画像セグメンテーションタスクを開始します。

      この例では、以下の 2 つのタスクモード (task_type) について説明します。これらのモードを使用すると、[Grounded-SAM] モデルの強力な画像セグメンテーション機能をテストできます。

      • 自動モード

        task_type を automatic に設定します。他の情報を入力する必要はありません。画像をアップロードした後、[Run] をクリックして自動的に画像セグメンテーションを実行します。これにより、非対話型の検出とセグメンテーションが実行されます。

      • スクリブルモード

        task_type を scribble に設定します。マウスを使用して、セグメント化したい画像の領域をクリックしてマークできます。自動モードと同様に、Text Prompt を入力する必要はありません。その後、[Run] をクリックして画像セグメンテーションを実行します。