Segment Anything by Meta - ai tOOler
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Segment Anything by Meta
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画像セグメンテーション (1)

Segment Anything by Meta

画像を研究・編集するための高度な画像セグメンテーション。.

ツール情報

Meta AIによるSegment Anythingは、クリック一つで画像内のオブジェクトをセグメント化できる革新的なツールで、画像分析を非常に簡単にします。.

Segment Anythingを使えば、手間なくコンピュータビジョンの世界に飛び込むことができます。このAIモデルは、画像内のさまざまなオブジェクトを迅速かつ簡単にセグメント化したい人に最適です。特にユニークなのは、新しい未知のオブジェクトに対してもセグメンテーションを理解し実行できる能力です—追加のトレーニングは不要です!

このツールは、柔軟なプロンプト可能なセグメンテーションシステムを通じて機能します。インタラクティブなポイントやバウンディングボックスなど、さまざまなタイプのプロンプトを使用して、画像内でセグメント化したいものを指定できます。リクエストが少しあいまいでも、システムはニーズに合わせて複数の有効なマスクを生成できるので非常に便利です。.

しかし、それだけではありません!このツールによって生成されたマスクは非常に多用途です。他のAIシステムで使用したり、動画内のオブジェクトを追跡したり、画像を調整したり、さらには創造的なプロジェクトのために三次元に持ち込んだりできます。画像編集のためのスイスアーミーナイフを手元に持っているようなものです!

効率を考慮して設計されたこのモデルは、ウェブブラウザ内でプロンプトごとにわずかミリ秒で動作します。画像エンコーダーは最適なパフォーマンスのためにGPUが必要ですが、プロンプトエンコーダーとマスクデコーダーは適応可能です。これらはPyTorchでシームレスに動作するか、さまざまなプラットフォームでスムーズに動作するためにONNXに変換できます。CPUまたはGPUを使用するかにかかわらず。.

このモデル自体は、ユーザーのプライバシーを優先した1100万以上のライセンス画像を含む印象的なSA-1Bデータセットでトレーニングされています。この広範なトレーニングのおかげで、驚異的な11億のセグメンテーションマスクを生成することに成功しました。これは、単に強力なツールであるだけでなく、多様なデータの堅固な基盤の上に構築されていることを意味します。.

利点と欠点

利点

  • ユーザープロンプトから推測可能
  • 他のシステムとの簡単な統合
  • 迅速なマスクデコーディング
  • 処理の遅延が少ない
  • バウンディングボックスプロンプトをサポート
  • 専用データシステムでトレーニング
  • 1100万以上の画像でトレーニング
  • GitHubでのデモとコード
  • 一回限りの画像エンコーダー
  • 軽量なマスクデコーダー
  • 多くのタイプのプロンプトを処理
  • 事前トレーニングとプロンプト改善をサポート
  • チームワークタスクのための共有可能なマスク
  • 継続的な学習に適しています
  • PyTorchとONNXに最適化されています
  • 出力は創造的なタスクに使用できます
  • 効率的な処理にはGPUが必要です
  • 画像の埋め込みをオブジェクトマスクに変更します
  • ウェブブラウザで動作
  • 複雑なタスクにスケーラブルです
  • 効率的なモデルインザループ設計
  • 異なるプラットフォームで実行するためにスケールします
  • 11億以上のセグメンテーションマスクが収集されました
  • インタラクティブなモデルトレーニング
  • 幅広い入力プロンプト
  • ビデオからの個々のフレームをサポート
  • データシステムを強化するのに効果的
  • プライバシー保護画像でトレーニングされています
  • 追加のトレーニングなしで動作します
  • 高度な画像セグメンテーション
  • 曖昧さを考慮した設計
  • コンピュータビジョン研究に役立ちます
  • 複数の有効なマスクを作成します
  • データセットは一般に公開されています
  • インタラクティブなポイントとボックスのプロンプト
  • 出力はビデオで追跡できます
  • ワンクリックオブジェクトセグメンテーション
  • 完全な画像セグメンテーションを自動化
  • テキストからオブジェクトへのセグメンテーションをサポート
  • 出力を3Dに昇格
  • プロンプトエンコーダーとマスクデコーダーはCPUで動作可能
  • 研究と編集のために作られた
  • モデルは画像編集ツールをサポート
  • マルチスレッドSIMD実行をサポート
  • モデルは6億3200万のパラメータを持つ

欠点

  • 画像エンコーダーにはGPUが必要
  • CPU処理には効率的ではない
  • パラメータの数が多い(636M)
  • PyTorchまたはONNXに依存
  • 画像セグメンテーションのみに対応
  • マスクラベルを作成しない
  • ビデオのサポートはありません
  • 主に研究を目的としている