아무거나최근 Facebook Research에서 발표한 는 컴퓨터 비전에 몰두한 대부분의 사람들이 어려워하는 일을 수행합니다. 즉, 이미지의 어떤 픽셀이 개체에 속하는지 확실히 알 수 있습니다. 이를 더 쉽게 만드는 것이 Apache 2.0 라이선스에 따라 최근 출시된 SAM(Segment Anything Model)의 목표입니다.
결과가 훌륭해 보입니다. 인터랙티브 프리젠테이션 가능 SAM이 작동하는 다양한 방식을 가지고 놀 수 있습니다. 이미지를 가리키고 클릭하여 항목을 선택하거나 이미지를 자동으로 분할할 수 있습니다. 솔직히, SAM이 이미지의 다양한 개체를 마스킹하는 것이 매우 수월해 보이는 것이 인상적입니다. 이를 가능하게 하는 것은 머신 러닝이며, 그 중 일부는 시스템 이면의 모델이 고품질 이미지와 마스크의 방대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 매우 효율적입니다.
이미지가 분할되면 이러한 마스크를 사용하여 객체 감지(객체가 무엇인지 식별 및 분류) 및 기타 컴퓨터 비전 응용 프로그램과 같은 다른 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 결국 이 시스템은 그들이 실제로 어디를 봐야 하는지 안다면 더 강력하게 작동합니다. 이것 Meta AI의 블로그 게시물 그는 SAM으로 가능한 것에 대한 추가 세부 사항을 설명합니다. 자세한 내용은 연구 논문.
이러한 시스템은 고품질 데이터 세트에 의존합니다. 물론 많은 실제 데이터를 능가하는 것은 없지만 실제로 존재하지 않는 자동화된 데이터를 생성하고 유용한 결과를 얻을 수 있다는 것도 확인했습니다.
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