Segment Anything RAI Analysis 作者对SA-1B和SAM的使用进行了Responsible AI分析,以研究潜在的公平性问题和偏见。我们重点关注SA-1B的地理和收入分布,以及SAM在人们的受保护属性上的公平性。 这一段我用大白话简单概括一下,之所以要有这一步,是为了保证模型在分割上尽可能做到不带有偏见。官网上Demo中有一个叫Ev...
2.3 数据集:Segment Anything Dataset SA-1B,由数据引擎收集的 1100 万张多样化、高分辨率、许可和隐私保护图像和 11亿高质量分割掩码组成。 同时,作者开源了 SA-1B 以帮助未来开发计算机视觉基础模型。注意到,SA-1B 将根据一项有利的许可协议发布,用于某些研究用途并保护研究人员。 图片:从直接与摄影师合作的供...
“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...
Dataset(Sec-5) 最后发布的开源数据集SA-1B,由11M图片和1B掩码组成。且数据集掩码的高质量和丰富性得到验证。除了将其用于训练SAM以使其稳健和通用之外,我们希望SA-1B成为:旨在建立新基础模型研究的宝贵资源。Responsible AI(Sec-6) 我们研究并报告了使用SA-1B和SAM时潜在的公平问题和偏见。SA-1B中的图像...
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...
浦数丨人工智能开放数据平台,作为上海人工智能实验室九大开源项目之一,以统一标准构建开放数据集互通互联网络,是下一代人工智能交叉创新和技术发展的数据底座。平台已集结3,500+优质公开数据集、覆盖1,300+任... « 上一篇 浦数AI Talk 第三季丨多模态、大模型的技术演进之——BigCode大型代码语言开源项目分享 ...
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...
Papers - Segment Anything Model 前言 2023.4.6 Meta公开了Segment Anything Model(SAM),使用了有史以来最大的分割数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset(SA-1B),其内包含了1100万张图像,总计超过10亿张掩码图,模型在训练时被设计为交互性的可提示模型,因此可以通过零样本学习转移到新的图像分布和任务中...
Segment Anything Dataset 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。将 SA-1B 与现有数据集进行比较,并分析掩模质量和特性。正在发布 SA-1B 以帮助未来开发计算机视觉基础模型。注意到,SA-1B 将根据一项有利的许可协议发布,用于某些研究用...