Meta AI在四月发布了一个视觉分割领域的基础模型,叫做Segment Anything Model,简称SAM。这个模型主要是使用提示工程来训练一个根据提示进行分割的预训练大模型,该模型具有在下游分割任务应用的潜力,并且可以与其他视觉任务组合形成其他视觉任务的新解决方案。该工作从选择用来预训练的任务、模型设计和数据引擎三个角度来论述...
这次的Segment Anything同样也很简单,这次又有哪些break through innovation? 1、(1)论文刚开始,给出了模型的交互方式:点、框、mask描边、text都能作为prompt,然后和image一起输入,经过model的处理后,输出就是valid mask了!怎么样,是不是很符合人的使用习惯? 另一个靓点:所谓的data engine,先人工标注少量的高质量...
总体来说,Segment Anything Model的未来发展前景广阔,不仅会提升现有的图像分割能力,还将在智能图像处理的更多领域引领创新。 结论 Segment Anything Model,无疑是当前图像分割技术的一个重要里程碑。它通过强大的技术基础、优秀的用户体验和广泛的应用场景,展现了人工智能在图像处理领域的巨大潜力。无论是在专业研究、商...
Segment Anything Model 2(SAM 2)作为Meta公司发布的Segment Anything Model(SAM)的升级版本,在图像和视频分割领域展现出了显著的优点和特性。 论文连接:https://arxiv.org/pdf/2408.00714 Demo:https://sam2.metademolab.comCode:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2Website:https://ai.meta...
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 ...
任务不可知的基础模型的这一新的研究趋势是最近由一个被称为segment anything model (SAM)的模型引发的,该模型是为一般图像分割而设计的。SAM 是一个可提示的模型,使用可提示的分割任务对 1100 万张图像进行了超过 10 亿个掩码的训练,从而实现了强大的零样本泛化。
现在已经支持segment-anything-fast,sam模型识别更快了(需要torch版本不低于2.1.1,且驱动为最新版本) 集成SAM(segment anything model),实现交互式半自动图像分割标注 代码已开源,GitHub: https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything 特点: 1.支持同时标注语义分割与实例分割 2.基于SAM快速获取目标mask...
TheSegment Anything Model (SAM)produces high quality object masks from input prompts such as points or boxes, and it can be used to generate masks for all objects in an image. It has been trained on adatasetof 11 million images and 1.1 billion masks, and has strong zero-shot performance ...
Segment Anything Model(SAM)的应用场景主要是图像分割。SAM是一款用于图像分割的AI大模型,能够对图像进行观察、感知、思考、逻辑推理并得出结果。其操作简单,类似于用人类语言对话的方式给机器下命令。SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现一键分割,并且能够零样本迁移到其他任务中。在一张包含水果、案板、刀具、绿植...