然而,随着深度学习技术的日益成熟,Segment Anything 模型的出现为地理空间和遥感领域带来了新的可能性。本文将探讨 Segment Anything 模型在地理空间和遥感应用中的 3 个具体用例,并从不同角度深入分析这些用例的意义和应用前景。 1. 地表覆盖分类 在遥感领域,地表覆盖分类是一项至关重要的任务,它对于城市规划、资源...
Meta 开源万物可分割 AI 模型:segment anything model (SAM)。 本文列举了一些资料,并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍,研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论,…
Joseph Nelson:SegmentAnything在计算机视觉领域设立了一个新标准。回顾从第一次发布到现在，SAM引入了一种能力，使模型接近零样本学习，即在不进行任何训练的情况下，识别图像中的物体并生成完美的多边形和轮廓。这种能力以前需要大量的手动标注和准备，非常精细的点击以创建个人和物体的轮廓。之前确实有一些模型尝试在图像...
这个模型名字就叫Segment Anything Model，简称SAM，顾名思义是图像分割领域的一个模型。文章主要从任务(t...
SAM足够通用,可以涵盖广泛的用例,并且可以在新的图像领域上开箱即用,无需额外的训练。 此外,SAM通过单一模型,既可以使用交互式方法进行图像分割,也可以全自动图像分割。 图解SAM 首先,这篇论文主要作出三点贡献: 抛出一个Segment Anything(SA)的项目,在一个统一框架Prompt Encoder内,指定一个点、一个边界框、一句...
META 发布视觉模型SAM 4月6日META发布全新视觉模型Segment Anything Model (SAM) ,可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask,甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。SAM 足够通用,可以涵盖广泛的用例, 英伟达 人工智能科学家 Jim Fan 表示:“对于 Meta 的
REQ /anything/foobar # get current counter cnt1=`count_404` # send the second request REQ /anything/foobar cnt2=`count_404` # check if the counter is increased ((cnt2 == cnt1 + 1)) 您可以使用流程控制语句来表达任何业务逻辑。
图像注释数据集 Segment Anything 1-Billion (SA-1B) 有史以来最大的分割数据集,超过 11 亿个分割掩码,掩码具有高质量和多样性。 SAM 在不同群体中的表现类似,在拥有更多图像的同时对所有地区的总体代表性也更好。 SA-1B 可用于研究目的,开放许可Apache 2.0。可以帮助其他研究人员训练图像分割的基础模型。
Segment Anything RAI Analysis 接下来通过调查使用SA-1B和SAM时潜在的公平问题和偏见，对我们的工作进行...
具体信息请参见https://segment-anything.com。 1. 介绍 预先在Web规模数据集上训练的大型语言模型正在使用强大的零-shot和少-shot泛化技术[10]改变NLP。这些“基础模型”[8]可以泛化到超出训练期间所见任务和数据分布。通常使用提示工程来实现这种能力,其中手工制作的文本用于提示语言模型生成针对手头任务的有效文本...