Podziel cokolwiek, niedawno opublikowany przez Facebook Research, robi coś, co większość ludzi zanurzonych w widzeniu komputerowym uważa za zniechęcające: niezawodnie wie, które piksele na obrazie należą do obiektu. Ułatwienie tego jest celem Segment Anything Model (SAM), który został niedawno wydany na licencji Apache 2.0.
Wyniki wyglądają świetnie i są Dostępna prezentacja interaktywna Możesz bawić się różnymi sposobami działania SAM. Można wybrać rzeczy, wskazując i klikając obraz, lub obrazy można podzielić automatycznie. Szczerze mówiąc, to imponujące, że SAM sprawia, że maskowanie różnych obiektów na obrazie wydaje się tak łatwe. Umożliwia to uczenie maszynowe, a częścią tego jest fakt, że model stojący za systemem został przeszkolony na ogromnym zbiorze danych wysokiej jakości obrazów i masek, co czyni go niezwykle wydajnym w tym, co robi.
Po podzieleniu obrazu maski te mogą być używane do interakcji z innymi systemami, takimi jak wykrywanie obiektów (które identyfikują i oznaczają, czym jest obiekt) oraz inne aplikacje komputerowe. W końcu ten system działa silniej, jeśli rzeczywiście wiedzą, gdzie szukać. Ten Post na blogu od Meta AI Wchodzi w dodatkowe szczegóły na temat tego, co jest możliwe z SAM, pełne szczegóły w dokument badawczy.
Takie systemy opierają się na wysokiej jakości zbiorach danych. Oczywiście nic nie przebije całej masy rzeczywistych danych, ale widzieliśmy również, że możliwe jest generowanie zautomatyzowanych danych, które w rzeczywistości nie istniały, i uzyskiwanie użytecznych wyników.
„Specjalista sieciowy. Odwieczny maniak zombie. Kawowy ninja. Przyjazny dla hipsterów analityk.”
More Stories
Fundusze hedgingowe są „martwe jak gwoździe do drzwi” dla bogatych, twierdzi Tiger21
Okazuje się, że Rabbit R1 był przez cały czas tylko aplikacją na Androida
Apple pracuje nad naprawieniem błędu, który powoduje, że alarmy iPhone'a nie odtwarzają dźwięków