日前脸书母公司Meta AI实验室推出了一个强大人工智能图像分割软件Segment Anything，可以用自动识别哪些图像像素属于一个对象，并且对图像中各个对象进行自动风格等，可广泛用于分析科学图像、编辑照片等。概述 为特定任务创建准确的分割模型通常需要技术专家进行高度专业化的工作，但是可以通过AI来实现这样的任务。今天Meta开...
Segment Anything Model (SAM): 这是一个为数据注释提供支持并能通过提示工程实现零样本迁移到一系列任务的分割模型。该模型被设计为可提示的(promptable),能够零样本迁移到新的图像分布和任务。 数据引擎: 为了训练SAM,构建了一个数据引擎,用于收集超过10亿遮罩的数据集SA-1B。数据引擎包括辅助手动、半自动和全自...
说到这里感叹一下,现在AI算法的发展真的是如此之快,从几乎可以回答一切问题的GPT-4.0,再到图像分割一切的Segment Anything 模型,而且还在不断发展,后续准备开设有一个新的专栏《简单好玩的AI算法》,带领无论是已经在AI算法领域还是对AI算法感兴趣的小伙伴,一起动手学习体验AI算法的魅力。 SAM Demo:https://segmen...
而在另一篇被 CVPR 2023 收录的论文中,Meta、UTAustin 联合提出了新的开放语言风格模型(open-vocabulary segmentation, OVSeg),它能让 Segment Anything 模型知道所要分隔的类别。 从效果上来看,OVSeg 可以与 Segment Anything 结合,完成细粒度的开放语言分割。比如下图 1 中识别花朵的种类:sunflowers (向日葵)、w...
首先登录「OpenBayes」平台,打开「公共教程」,找到「Segment Anything 源代码实现与在线推理」教程。 点击「克隆」。 选择一块 RTX 4090 的算力和 PyTorch 的镜像。 第一次运行需要等待 3-5 分钟,等待它分配好资源后,打开工作空间。 在运行之前,先安装 Segment Anything 模型。新建一个终端界面后运行 pip install ...
为了解决这一问题,Segment Anything模型应运而生,它成为图像分割领域的新里程碑。 Segment Anything模型的核心思想是利用卷积神经网络(CNN)进行图像分割。CNN是一种深度学习模型,具有强大的特征提取能力,适用于图像处理任务。通过训练大量的图像数据,CNN可以学习到图像中的特征,从而实现对图像中不同对象的分割。Segment ...
Segment Anything研发思路 SAM 的研发灵感来自于自然语言和计算机视觉中的 “prompt工程”,只需对新数据集和任务执行零样本学习和少样本学习即可使其能够基于任何提示返回有效的分割掩模。 其中,提示可以是前景/背景点、粗略框或掩模、自由文本或者一般情况下指...
Segment Anything Model (SAM)是图像分割领域中的一个强大基础模型,旨在通过基本的可提示分割任务,利用提示工程来统一各种分割任务。该项目的一个显著贡献是 SA-1B 数据集,该数据集包含来自 1100 万张经过许可和隐私保护的图像生成的超过 10 亿个masks。在如此丰富和高质量的数据上进行训练,SAM 展现出强大的鲁棒性...
使用Segment Anything,可以简单几个鼠标操作,把原来的花海变成了玫瑰花: 妙不可言。 一、Segment Anything的安装 这个插件的安装包括两个步骤。 1、安装地址 扩展--从网址安装,输入以下地址: https://gitcode.net/ranting8323/sd-webui-segment-anything.git ...
Segment Anything Data Engine 由于互联网上的分割掩码并不丰富,构建了一个数据引擎来收集 1.1B 掩码数据集 SA-1B。数据引擎分为三个阶段: 模型辅助手动注释阶段, 混合自动预测掩码和模型辅助注释的半自动阶段, 全自动阶段, 模型在没有注释器输入的情况下生成掩码。将详细介绍: ...