也即是说,SAM已经具有了零样本迁移的能力。 Meta在博客中兴奋地表示:可以预计,在未来,在任何需要在图像中查找和分割对象的应用中,都有SAM的用武之地。 SAM可以成为更大的AI系统的一部分,对世界进行更通用的多模态理解,比如,理解网页的视觉和文本内容。 在AR/VR领域,SAM可以根据用户的视线选择对象,然后把对象「...
也即是说,SAM 已经具有了零样本迁移的能力。 Meta 在博客中兴奋地表示:可以预计,在未来,在任何需要在图像中查找和分割对象的应用中,都有 SAM 的用武之地。 SAM 可以成为更大的 AI 系统的一部分,对世界进行更通用的多模态理解,比如,理解网页的视觉和文本内容。 在AR / VR 领域,SAM 可以根据用户的视线选择对...
也即是说,SAM已经具有了零样本迁移的能力。 Meta在博客中兴奋地表示:可以预计,在未来,在任何需要在图像中查找和分割对象的应用中,都有SAM的用武之地。 SAM可以成为更大的AI系统的一部分,对世界进行更通用的多模态理解,比如,理解网页的视觉和文本内容。 在AR/VR领域,SAM可以根据用户的视线选择对象,然后把对象「...
Meta在博客中兴奋地表示:可以预计,在未来,在任何需要在图像中查找和分割对象的应用中,都有SAM的用武之地。 SAM可以成为更大的AI系统的一部分,对世界进行更通用的多模态理解,比如,理解网页的视觉和文本内容。 在AR/VR领域,SAM可以根据用户的视线选择对象,然后把对象「提升」为 3D。 对于内容创作者,SAM可以提取图...
此外,SAM还能够泛化到新任务和新领域,从业者并不需要自己微调模型了。 论文地址:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 最强大的是,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。
此外,SAM还能够泛化到新任务和新领域,从业者并不需要自己微调模型了。 论文地址:ai.facebook.com/researc 最强大的是,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。 对此,腾讯AI算法专家金天表示,「NLP领域的prompt范式,已经开始延...
此外,SAM还能够泛化到新任务和新领域,从业者并不需要自己微调模型了。 论文地址:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 最强大的是,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。
此外,SAM还能够泛化到新任务和新领域,从业者并不需要自己微调模型了。 论文地址:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 最强大的是,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。
mask解码器(mask decoder):它与提示编码器Prompt encoder协同工作以生成精确的mask。如果提示不清楚,它会预测多个可能的mask,并根据与物体重叠的程度选择最佳mask。。具体而言,提示编码器和mask解码器构成了SAM2模型中处理用户输入和生成分割mask的核心。提示编码器与SAM1相同,能够响应点击(正或负)、边界框或mask形式...
论文地址:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/最强大的是,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。 对此,腾讯AI算法专家金天表示,「NLP领域的prompt范式,已经开始延展到CV领域了。而这一次,可能彻底...