Segment Anything by Meta - ai tOOler
Меню Закрити
Segment Anything by Meta
☆☆☆☆☆
Сегментація зображень (1)

Segment Anything by Meta

Розширена сегментація зображень для вивчення та редагування зображень.

Інформація про інструмент

Segment Anything від Meta AI - це інноваційний інструмент, який дозволяє вам сегментувати об'єкти на зображеннях всього за один клік, що робить аналіз зображень неймовірно простим.

З Segment Anything ви можете зануритися у світ комп'ютерного зору без жодних труднощів. Ця модель ШІ ідеально підходить для тих, хто хоче швидко та без зусиль сегментувати різні об'єкти на зображеннях. Що робить її особливою, так це здатність розуміти та виконувати сегментацію навіть на нових та незнайомих об'єктах — без додаткового навчання!

Інструмент працює через гнучку систему сегментації з підказками. Ви можете вказати, що саме хочете сегментувати на зображенні, використовуючи різні типи підказок, такі як інтерактивні точки або обмежувальні рамки. Це дійсно зручно, адже навіть якщо ваш запит трохи неоднозначний, система може створити кілька дійсних масок, щоб задовольнити ваші потреби.

Але це ще не все! Маски, згенеровані цим інструментом, неймовірно універсальні. Ви можете використовувати їх в інших системах ШІ, відстежувати об'єкти у відео, редагувати свої зображення або навіть переносити їх у третій вимір для творчих проектів. Це як мати швейцарський ніж для редагування зображень під рукою!

Розроблена з урахуванням ефективності, модель працює швидко — виконується всього за мілісекунди на підказку прямо у вашому веб-браузері. Кодер зображень потребує GPU для оптимальної продуктивності, але кодер підказок та декодер масок є адаптивними. Вони можуть безперешкодно працювати з PyTorch або бути конвертовані в ONNX для плавної роботи на різних платформах, незалежно від того, чи використовують вони CPU чи GPU.

Сама модель була навчена на вражаючому наборі даних SA-1B, який містить понад 11 мільйонів ліцензованих зображень, що пріоритетно захищають конфіденційність користувачів. Завдяки цьому обширному навчання вона успішно згенерувала вражаючі 1,1 мільярда масок сегментації. Це означає, що ви працюєте з інструментом, який не лише потужний, але й побудований на міцному фундаменті різноманітних даних.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Може інтерпретувати запити користувачів
  • Легка інтеграція з іншими системами
  • Швидке декодування масок
  • Низька затримка обробки
  • Підтримує підказки з обмежувальними рамками
  • Навчена в спеціалізованій системі даних
  • Навчена на понад 11 мільйонах зображень
  • Демонстрація та код на GitHub
  • Одноразовий кодер зображень
  • Легкий декодер масок
  • Обробляє багато типів підказок
  • Підтримує попереднє навчання та покращення підказок
  • Маски, що діляться для командних завдань
  • Підходить для безперервного навчання
  • Оптимізовано для PyTorch та ONNX
  • Виходи можна використовувати для творчих завдань
  • Потрібен GPU для ефективної обробки
  • Змінює векторні зображення на маски об'єктів
  • Працює в веб-браузерах
  • Масштабоване для складних завдань
  • Ефективний дизайн моделі в циклі
  • Масштабується для роботи на різних платформах
  • Зібрано понад 1,1 мільярда масок сегментації
  • Інтерактивне навчання моделі
  • Широкий спектр вхідних запитів
  • Підтримує окремі кадри з відео
  • Ефективно для живлення систем даних
  • Навчено на зображеннях, що захищають конфіденційність
  • Працює без додаткового навчання
  • Сучасна сегментація зображень
  • Дизайн, що враховує неоднозначність
  • Корисно для досліджень комп'ютерного зору
  • Створює кілька дійсних масок
  • Набір даних доступний для публіки
  • Інтерактивні точки та підказки вікон
  • Виходи можна відстежувати у відео
  • Сегментація об'єктів в один клік
  • Автоматизує повну сегментацію зображень
  • Підтримує сегментацію тексту в об'єкти
  • Підвищує вихід до 3D
  • Кодувальник підказок та декодер масок можуть працювати на ЦП
  • Створено для досліджень та редагування
  • Модель підтримує інструменти редагування зображень
  • Підтримує багатопотокове SIMD виконання
  • Модель має 632 мільйони параметрів

Мінуси

  • Потребує GPU для кодувальника зображень
  • Не ефективна для обробки на ЦП
  • Має велику кількість параметрів (636M)
  • Покладається на PyTorch або ONNX
  • Працює лише для сегментації зображень
  • Не створює мітки масок
  • Немає підтримки відео
  • Головним чином націлена на дослідження