在人工智能领域当然这个Meta（原FaceBook）是不会缺席的，近来放大招了，我们来看下它的一个产品：Segment Anything分割万物，可以对图片中的任意对象进行智能分割。那这个产品为什么这么重磅呢？如果熟悉PS的朋友们，对魔术棒很了解，将魔术棒点击图片中的一个地方，会发现近似颜色的都会被选中，这种在处理单一颜色的图...
实验平台暂时用的google colab,也可以用sagemaker GPU环境(可能要手动安装pytorch),据我了解百度AI Studio暂时不支持pytorch环境,如果使用可能要将模型和相关代码进行转换。具体体验过程如下: 1、在浏览器中打开体验的notebook,网址为:segment-anything/predictor_example.ipynb at main · facebookresearch/segment-anything...
使用框选的话,首先会把右下角分为一个整体: 然后后续使用SegmentAnything会给出更精细的分割: 而且输出很棒,可以直接将分割的区域进行输出 然后我还试了其他图片,在没有进行训练的情况下,SAM还是把树一颗一颗的分别出来了,并且排除了阴影: 不训练效果都这么好,迁移一下模型,不得起飞(笑) 总结 总体体验下...
“体验活动”提供了在HAI上构建StableDiffusion、ChatGLM等热门模型的应用环境,以及构建好的Pytorch环境,完成训练和推理的例程。为了更好地测试HAI,笔者想体验下其他的模型案例。于是想起4月份想搭建Segment Anything,最终被劝退的经历,于是想在HAI上把它跑起来。 二、在HAI上跑起Segment Anything “打开冰箱门、把大象...
从年前的Chatgpt,4月份的Segment Anything,到最近的多模态AI大模型Gemini。作为一个人工智能的小白,当然想尝试体验一下模型的魅力。找一块GPU或者从云上找资源,然后就是找合适的镜像,给系统apt各种补丁,安装合适python版本,安装pytorch框架,pip各种包,git源代码,download模型,一套组合拳下来,费工、费时、费钱不说,...
Segment Anything Model (SAM):一种来自 Meta AI 的新 AI 模型,只需单击或程序自动计算即可“分割”出图片中的任何对象/物品,这个工具可以快速帮助我的抠出图片的所有对象/物品。 首先我们可以访问Segment Anything的官方网站:https://segment-anything.com/,打开网站后,滚动网页可以查看所有对于Segment Anything的介绍...
SegmentAnything 分割万物教程 Segment AnythingModel(SAM) 是一个可以根据点或框等输入提示生成高质量的图像分割的机器视觉模型,可用于为图像中的所有对象生成对应蒙版。该模型在包含 1,100 万张图像和 11 亿个掩模的数据集上进行训练,在各种分割任务上具有强大的零样本性能,实现了真正意义上的分割万物。
在使用 Segment Anything 模型时，可借助 OpenBayes 贝式计算平台，该平台提供多种使用方式，包括在线推理网站、GitHub 项目源代码实现以及自动分割功能。在线推理网站提供直观的操作界面和可视化功能，便于用户快速上手。操作流程包括登录「OpenBayes」平台、选择算力资源、安装依赖包及运行模型。通过上传图片，...
简介:Stable Diffusion是一种先进的深度学习模型,而WebUI为其提供了用户友好的交互界面。然而,对于大型数据集,WebUI的性能可能会受到影响。本文将介绍如何使用Segment Anything优化Stable Diffusion的WebUI,提升用户体验和模型训练效率。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即...
Grounded-Segment-Anything 强调跨模态交互,允许用户通过自然语言输入指导模型进行分割任务,支持图像、文本和语音输入,打破了传统分割方法仅依赖于图像特征本身的局限,增强了模型的理解和推理能力,提高了使用的灵活性和便捷性。 零样本迁移学习 Grounded-Segment-Anything 利用零样本迁移学习技术,无需针对特定领域额外训练数据...