parte qualquer coisa, lançado recentemente pelo Facebook Research, faz algo que a maioria das pessoas imersas em visão computacional acha assustador: saber com segurança quais pixels em uma imagem pertencem a um objeto. Tornar isso mais fácil é o objetivo do Segment Anything Model (SAM), que foi lançado recentemente sob a licença Apache 2.0.
Os resultados parecem ótimos e estão lá Apresentação interativa disponível Você pode brincar com as diferentes formas de funcionamento do SAM. Pode-se pegar as coisas apontando e clicando em uma imagem, ou as imagens podem ser divididas automaticamente. Honestamente, é impressionante ver o SAM fazer com que mascarar vários objetos em uma imagem pareça tão fácil. O que torna isso possível é o aprendizado de máquina, e parte disso é o fato de que o modelo por trás do sistema foi treinado em um enorme conjunto de dados de imagens e máscaras de alta qualidade, o que o torna extremamente eficiente no que faz.
Depois que a imagem é segmentada, essas máscaras podem ser usadas para interagir com outros sistemas, como detecção de objetos (que identifica e rotula o que é o objeto) e outros aplicativos de visão computacional. Afinal, esse sistema funciona com mais eficiência se eles realmente souberem onde procurar. esse Postagem no blog da Meta AI Ele entra em alguns detalhes adicionais sobre o que é possível com o SAM, detalhes completos em trabalho de pesquisa.
Esses sistemas dependem de conjuntos de dados de alta qualidade. É claro que nada supera muitos dados do mundo real, mas também vimos que é possível gerar dados automatizados que na verdade não existem e obter resultados úteis.
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