Segment Anything由图像分割的工具、数据集和模型构成，系统体系由通用Segment Anything模型(SAM)和Segment Anything 1-Billion掩码数据集 (SA-1B)两部分。Segment Anything Model（SAM）模型使用开放许可协议Apache 2.0)的开源AI模型。Segment Anything的提示设计支持与其他系统的灵活集成。SAM可以接收输入提示，例如来自AR...
Meta 在去年震推出了机器学习模型 Segment Anything，能够自动识别和精准勾勒出图像中的任何对象。周一在 SIGGRAPH 大会上，Meta 首席执行官马克·扎克伯格首次公开了这款模型的升级版——Segment Anything 2（简称 SA2），标志着这一技术正式跨越至视频领域。分割是一个技术术语，是指模型在审视图像时能够精准区分并标识...
Meta(前Facebook，脸书)前段时间发布的一个重磅产品：SAM，还可以在线测试，在 带你体验Meta的Segment Anything分割万物有介绍，大家可以去体验。#segment-anything# 或者直接来看视频：这里主要是介绍这款产品，为什么是一个里程碑式的存在，到底有多大的用处。#SAM# 我们知道计算机能够识别图像，是因为做了机器学习的...
CV小白,产品学习笔记,也跟进过一段时间语义分割的标注管理工作,学习一下&分享出来～ 一、Meta分割一切的论文信息2023年4月5日,Meta 在论文中发布的新模型名叫 Segment Anything Model (SAM) 。他们在博客…
近来Meta AI的分割一切模型（Segment Anything, SAM）引起了业界的广泛关注，为了验证SAM在计数任务上的可...
Demo链接:https://segment-anything.com/demo 数据集链接:https://segment-anything.com/dataset/index.html Segment Anything 做为Facebook 推出的object分割模型(SAM)和数据集(SA-1B),万物可分割。基于NLP的思路,SAM提出了promp的交互的概念,即通过提示返回有效的mask,提示如point, box等,可以用于下游任务。
事件:4 月5 日,Meta 发布了开源的图像分割模型Segment AnythingModel(SAM),模型的灵活度极高,能够以鼠标点击、手动框选、自动识别三种交互方式,实现图像分割,并能够给不明确的提示自动生成有效掩码,还支持文本输入prompt 来选中对象。SAM 能够自主学习,形成数据的飞轮效应,模型效果有望持续优化。 SAM 的关键突破:(1...
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...
https://github.com/facebookresearch/segment-anything 另外,专为Stable Diffusion WebUI制作的扩展(Segment Anything for Stable Diffusion WebUI)下载地址: https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything 用户首先需要上传自己的图片。上传完成后进入编辑页面,这里提供四种抠图方式:悬停点击选区、手...
We introduce the Segment Anything (SA) project: a new task, model, and dataset for image segmentation. Using our efficient model in a data collection loop, we built the largest segmentation dataset to date (by far), with over 1 billion masks on 11M licensed and privacy respecting images. ...