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Segment Anything(SAM)
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Meta最新推出的AI圖像分割模型
Segment Anything Model(SAM)是Meta AI研究院最新推出的圖像分割模型,該模型通過點或框等輸入提示生成高質量的物體遮罩,并且可以用于為圖像中的所有物體和對象生成遮罩。SAM模型在超過1100萬張圖像和11億張掩模的數據集上進行了訓練,并且在各種圖像分割任務上具有強大的零樣本性能。
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多種輸入提示
與其他系統靈活集成
可擴展輸出
零距離泛化
SAM的數據引擎
11 米圖像1B口罩
高效靈活的模型設計
多種輸入提示
SAM使用多種輸入提示。指定圖像中要分割內容的提示允許執行各種分割任務,而不需要額外的培訓。
與其他系統靈活集成
SAM靈活的設計實現了與其他系統的靈活集成。
可擴展輸出
輸出掩碼可以用作其他人工智能系統的輸入。例如,對象掩碼可以在視頻中跟蹤,啟用圖像編輯應用程序,可以 提升到 3D ,或用于拼貼等創意任務。
零距離泛化
SAM已經學會了什么是對象的一般概念——這種理解使不需要額外的訓練就可以對不熟悉的對象和圖像進行零射泛化。
SAM的數據引擎
SAM的先進功能是通過使用模型在回路中收集的數百萬張圖像和掩模進行訓練的結果“數據引擎。”研究人員使用SAM及其數據交互式地注釋圖像和更新模型。這個循環重復了很多次,以改進模型和數據集。
11 米圖像1B口罩
在SAM的幫助下注釋了足夠多的蒙版后,我們能夠利用SAM復雜的多義性感知設計來完全自動地注釋新圖像。要做到這一點,我們提出了一個圖像上的點的網格SAM,并要求SAM分割每一個點的一切。
高效靈活的模型設計
SAM的設計效率足以驅動其數據引擎。我們將模型解耦為1)一次性圖像編碼器和2)輕量級蒙版解碼器,每個提示符只需幾毫秒即可在Web瀏覽器中運行。
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