Segment Anything Dataset Segment Anything RAI Analysis 零样本迁移实验 零样本单点有效掩模评估 零样本边缘检测 零样本目标proposal 零样本实例分割 零样本Text-to-Mask 消融实验 讨论 参考 摘要 本文介绍了Segment Anything(SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用论文的高效模型,本文...
2. 分割一切任务Segment Anything Task 3. 分割一切模型Segment Anything Model 4. 分割一切数据引擎Segment Anything Data Engine 5. 分割一切数据集Segment Anything Dataset 6. 分割一切负责任AI分析Segment Anything RAI Analysis 7. 零样本迁移实验Zero-Shot Transfer Experiments 7.1 零样本单点有效掩码评估 Ze...
论文:https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/代码:https://github.com/facebookresearch/segment-anythingDatasets: https://segment-anything.com/dataset/index.htmlSAM目录:目录 摘要 一、介绍 二、分割万物任务 三、分割万物模型 四、分割万物的数据引擎 人工干预阶段 半自动阶段 全自动...
Dataset 本工作发布的SA-1B数据集由11M不同的、高分辨率的、授权的、保护隐私的图像和用数据引擎收集的...
Segment Anything Dataset 本文数据集 SA-1B 包含 1100 万张多样化、高分辨率、许可和隐私保护图像,以及使用数据引擎收集的 1.1B 高质量分割掩码。SA-1B 比现有最大的分割数据集 Open Images 多 11 倍的图像和多 400 倍的掩码,如下图: 结果 作者使用 mIoU 对全套 23 个数据集进行自动评估。我们将每个数据集...
“Segment Anything Dataset 的最终版本使其成为最大的公开图像分割数据集。与 OpenImages V5 相比,数据集中的图像多 6 倍,遮罩多 400 倍。 SAM 允许用户通过单击或通过交互式单击点来分割对象以分割或者排除对象。还可以使用边界框分割模型。 SAM在面对被分割对象的歧义时可以输出多个有效掩码,这是解决现实世界中分...
5. Segment Anything Dataset 我们的数据集SA-1B由1100万多样化、高分辨率、经过许可并保护隐私的图像和11亿个高质量的分割遮罩组成,这些数据是通过我们的数据引擎收集的。我们将SA-1B与现有的数据集进行比较,并分析遮罩的质量和属性。我们将发布SA-1B以促进未来计算机视觉基础模型的发展。我们注意到,SA-1B将根据...
IT之家4月6日消息,Meta于今天宣布推出Segment Anything工具,可准确识别图像中的对象。该项目包括模型、数据集,并以较为宽松的 Apache2.0许可下允许他人使用。该模型名为 Segment Anything Model(SAM),其数据集名称为 Segment Anything 1-Billion mask dataset(SA-1B),Meta 官方表示这是有史以来最大的分割数据集(...
研究者致力于通过引入“Segment Anything”项目来普及图像分割,这是一个新的任务、数据集和图像分割模型。我们同时发布了我们通用的“Segment Anything Model”(SAM)和“Segment Anything 1-Billion mask dataset”(SA-1B),这是有史以来最大的分割数据集,以支持广泛的应用并促进计算机视觉基础模型的进一步研究。 L蚁...
01_浅谈 segment-anything 展望未来 Meta 在论文中发布的新模型名叫 Segment Anything Model (SAM) 。...