写真からオブジェクトを選択する必要がありますか? 正確にそれを行うのはどの部分ですか

何でも分けてFacebook Research によって最近リリースされた . これを簡単にすることが、Apache 2.0 ライセンスの下で最近リリースされたセグメント エニシング モデル (SAM) の目標です。

結果は素晴らしく見え、そこにあります インタラクティブなプレゼンテーションが利用可能 SAM が機能するさまざまな方法で遊ぶことができます。 画像をポイントしてクリックすることで物事をピックアップすることも、画像を自動的に分割することもできます。 正直なところ、SAM が画像内のさまざまなオブジェクトを簡単にマスキングできるようになるのは印象的です。 これを可能にするのは機械学習であり、その一部は、システムの背後にあるモデルが高品質の画像とマスクの膨大なデータセットでトレーニングされているという事実です。これにより、システムの機能が非常に効率的になります.

画像がセグメント化されると、これらのマスクを使用して、オブジェクト検出 (オブジェクトが何であるかを識別してラベル付けする) やその他のコンピューター ビジョン アプリケーションなどの他のシステムと対話できます。 結局のところ、どこを見ればよいかを実際に知っている場合、このシステムはより強力に機能します。 これ Meta AI からのブログ投稿 彼は SAM で何ができるかについてさらに詳しく説明しています。 研究論文.

このようなシステムは、高品質のデータセットに依存しています。 もちろん、現実世界の大量のデータに勝るものはありませんが、実際には存在しないデータを自動生成して有用な結果を得ることが可能であることもわかりました。