· 2023
Her Şeyi Segmentle
Segment Anything
- 9.307atıf
- 2023yıl
Kısa özet
Meta AI, görüntü segmentasyonu için Sıfır-Shot Segmentasyon Modeli'ni (SAM) ve 1,1 milyar maskeden oluşan bir veri setini (SA-1B) tanıtıyor; bu model çeşitli görevlerde tam denetimli yöntemlerle rekabetçi veya üstün performans sergiliyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yeni bir görev, model (SAM) ve veri seti (SA-1B) içeren Segment Anything (SA) projesi tanıtıldı.
- Bugüne kadarki en büyük segmentasyon veri seti, 11 milyon görüntü üzerinde 1 milyardan fazla maske ile oluşturuldu.
- Segment Anything Modeli (SAM) yönlendirilebilir ve sıfır-gösterim aktarımı için tasarlanmıştır.
- SAM'in sıfır-gösterim performansı, çeşitli görevlerde tam denetimli sonuçlarla rekabetçidir veya üstündür.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
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. The model is designed and trained to be promptable, so it can transfer zero-shot to new image distributions and tasks. We evaluate its capabilities on numerous tasks and find that its zero-shot performance is impressive – often competitive with or even superior to prior fully supervised results. We are releasing the Segment Anything Model (SAM) and corresponding dataset (SA-1B) of 1B masks and 11M images at segment-anything.com to foster research into foundation models for computer vision. We recommend reading the full paper at: arxiv.org/abs/2304.02643.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2023 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science