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代码地址：https://github.com/baaivision/Painter Demo：https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT 01.目标是分割一切物体，三大优势加持 SegGPT是智源通用视觉模型Painter的衍生模型，针对分割一切物体的目标做出优化。训练完成后，无需微调，只需提供示例，SegGPT就能自动推理并完成对应分割任务。具体来看，SegGPT模...
代码地址:https://github.com/baaivision/Painter Demo:https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT 一、目标是分割一切物体,三大优势加持 SegGPT是智源通用视觉模型Painter的衍生模型,针对分割一切物体的目标做出优化。 训练完成后,无需微调,只需提供示例,SegGPT就能自动推理并完成对应分割任务。 具体来看,SegGPT模型...
https://github.com/facebookresearch/segment-anything 紧接着,北京智源人工智能研究院也推出了通用分割大模型 SegGPT。与 SAM 的交互分割方式不同,该方法利用提示 (prompt) 完成任意目标的分割。本文将对 SegGPT 进行详细介绍。 SegGPT 将各种分割任务统一成一个通用的上下文学习框架,可用于分割上下文中的所有事物...
We are hiring at all levels at BAAI Vision Team, including full-time researchers, engineers and interns. If you are interested in working with us on foundation model, visual perception and multimodal learning, please contact Xinlong Wang (wangxinlong@baai.ac.cn)....
目标是根据上下文完成各种任务，而不是依赖于特定的颜色。训练后，SegGPT可以通过上下文推理在图像或视频中执行任意分割任务，例如实例、类别、零部件、轮廓、文本等。论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.07636 代码地址：https://github.com/baaivision/Painter Demo：https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT ...
Code:https://github.com/baaivision/Painter 导读 图1.SegGPT 可以使用上下文示例指示不同任务,一个模型即可对所有内容进行分割。 前几天Meta发布了Segment Anything Model (SAM),其表现出的“分割万物”能力让CV届掀起热潮。模型已公布,没体验过的朋友们赶紧去试试!
代码地址:https://github.com/baaivision/Painter Demo:https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT —完— 「人工智能」、「智能汽车」微信社群邀你加入! 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入交流群,与AI从业者交流、切磋,不错过最新行业发展&技术进展。
代码地址:github.com/baaivision/P Demo:huggingface.co/spaces/B SegGPT 是智源通用视觉模型 Painter(CVPR 2023)的衍生模型,针对分割一切物体的目标做出优化。SegGPT 训练完成后无需微调,只需提供示例即可自动推理并完成对应分割任务,包括图像和视频中的实例、类别、零部件、轮廓、文本、人脸等等。 训练方法 SegGPT ...
代码链接:https://github.com/baaivision/Painter 2. 引言 Segmenting是计算机视觉中最基本的问题之一,其目的是在像素级别定位和重新组织有意义的概念,例如前景、类别、对象实例等。近年来,我们见证了在开发更多 用于各种分割任务的准确和更快的算法。然而,这些专业的分割模型仅限于特定的任务、类、粒度、数据类型等。