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) 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/
