SAM 源自于 2023 年 Meta 的 Segment Anything (SA) 项目。Segment Anything(SA)项目:一个图像分割新的任务、模型和数据集。建立了迄今为止最大的分割数据集,在11M许可和尊重隐私的图像上有超过1亿个mask。该模型的设计和训练是灵活的,因此它可以将zero-shot(零样本)转移到新的图像分布和任务。实验评估了它在许...
Segment Anything Model (SAM) 是META最新发布的一种视觉模型,它可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask,也就是分割出物体的区域并生成对应的二值掩模图像。这个模型可以应用于许多领域,例如计算机视觉、自动驾驶和医学影像等。 具体来说,SAM模型采用了深度学习技术,通过训练大量的图像和对应的 mask 数据集,使其...
SAM预测对象掩码,给出预测所需对象的提示。该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用set_image方法设置图像,该方法计算必要的图像嵌入。然后,可以通过预测方法提供提示,以根据这些提示有效地预测掩码。该模...
Segment Anything Model (SAM) 是一个由Meta AI（原Facebook AI Research）开发的基于深度学习的图像...
“分割一切,大家一起失业!”——近期,这样一句话在社交媒体上大火!这讲的就是 Segment Anything Model(简称 “SAM” )。SAM 到底是什么?它具备哪些功能?它真的有这么强大吗?让我们一起通过本文了解详情! SAM 的完整应用由一个图片编码器模型(encoder)以及掩码解码(mask decoder) + 提示编码模型(prompt encoder)...
SAM(Segment Anything Model),顾名思义,即为分割一切!该模型由Facebook的Meta AI实验室,能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别与分割。它的诞生,无疑是CV领域的一次重要里程碑。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
Segment Anything Model (SAM) 真正代表了计算机视觉领域的突破性发展。通过利用可提示的分割任务,SAM 可以使用提示工程来适应各种下游分割问题。 这种创新方法与迄今为止最大的标记分割数据集 (SA-1B) 相结合,使 SAM 能够在各种分割任务中实现最先进的性能。
Meta开源了一个图像分割模型【SegmentAnything Model】,简称SAM模型,号称分割一切,在短短开源的一周内,截止今天Github已经24k的star了! 1.下载项目 项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...