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Meta AI SAM (Segment Anything Model) 超強識別圖像功能 (2023)

Meta AI 最近發佈了一個名為 Segment Anything Model (SAM) 的圖像分割模型,可以識別和分離圖像和視頻中的物體,無論是訓練時遇到過的還是沒有遇到過的 。Meta AI SAM (Segment Anything Model) 超強識別圖像功能將會大大提升AI在視像方面的能力,降低研究所花時間。

Meta AI SAM (Segment Anything Model) 超強識別圖像功能

Meta AI SAM (Segment Anything Model) 識別圖像超強,其特點和優勢有以下幾點:

– 是一個基礎模型,可以處理多種模態的輸入,如文本、關鍵點、邊界框等,從而實現互動式或自動的圖像分割。

– 使用了一個名為 Segment Anything 1-Billion mask (SA-1B) 的數據集來訓練,這是目前最大的圖像分割數據集,包含了超過 11 億個分割遮罩,覆蓋了多種場景和物體

– 具有很強的泛化能力,可以在極少樣本的情況下遷移到新的任務和領域,無需額外的微調或數據註釋。

– 可以套用多種用例,如 AR/VR、內容創作、科學研究等,提供更精確和靈活的圖像分割功能 。

GitHub登場!

Meta AI 已經將 SAM 的相關代碼開源在 GitHub 上,並提供了一個互動式的演示網站,讓使用者可以體驗 SAM 的強大效果。SAM 是一個開創性的圖像分割模型,為計算機視覺領域帶來了新的範式和可能性。

參考:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/

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