Segment Anything Model (SAM)

메타에서 오브젝트를 구분하는 라이브러리를 Apache License 2.0 라이센스로 공개 하였습니다.

SAM( Segment Anything Model)은 점 또는 상자와 같은 입력 프롬프트에서 고품질 개체 마스크를 생성하며 이미지의 모든 개체에 대한 마스크를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 1,100만 개의 이미지와 11억 개의 마스크로 구성된 데이터 세트 에 대해 학습되었으며 다양한 분할 작업에서 강력한 제로샷 성능을 보입니다.

소스 : https://github.com/facebookresearch/segment-anything

설명: https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_campaign=segmentanything&utm_content=gif

데모: https://segment-anything.com/?fbclid=IwAR3dOYYUJnDNDuLV_wy5tcE1XUs3j6rFVC-mUHodRfHxYpjzq5sa3NjPMHc

논문: https://arxiv.org/abs/2304.02643?fbclid=IwAR2DPpGGZbYuuLTnf62SF04-wfvds7zElXMzLTFT683hPApTnqUuDC2FrpE

https://twitter.com/i/status/1643599800414380038

https://twitter.com/i/status/1643637715571732483

트위터에서 즐기는 Lior⚡

 

SAM(Segment Anything Model)을 AI 지원 라벨링 의 판도를 바꾸는 것으로 보고 있습니다 . 기본적으로 다각형 그리기 도구로 이미지를 분할하는 수고를 겪을 필요가 없으며 모델에 더 중요한 데이터 작업에 집중할 수 있습니다. 

이러한 다른 데이터 작업에는 서로 다른 객체 간의 관계 매핑, 작동 방식을 설명하는 속성 부여, 균형 있고 다양하며 편견이 없는지 확인하기 위해 교육 데이터 평가가 포함됩니다.