Google-ის კვანტური გარღვევა „ნამდვილად გასაოცარია“ - მაგრამ გასაკეთებელი კიდევ ბევრია
Meta-ს გამოსახულების სეგმენტაციის მოდელს შეიძლება ჰქონდეს ბევრი აპლიკაცია, მათ შორის AR და VR.
როდესაც საქმე ეხება ხელოვნური ინტელექტის გენერაციულ ამბებს, მეტა ბოლო დროს გარკვეულწილად უკანა სკამზე დგას. თუმცა, ოთხშაბათს, ტექნიკურმა გიგანტმა გამოაქვეყნა კვლევა გამოსახულების სეგმენტაციის შესახებ, რომელსაც შეუძლია დიდი გავლენა მოახდინოს ხელოვნური ინტელექტის მომავალზე.
გამოსახულების სეგმენტაცია უბრალოდ ეხება ხელოვნური ინტელექტის მოდელს, რომელსაც შეუძლია ფოტოში სხვადასხვა ნივთების იდენტიფიცირება. მაგალითად, ხილის ყუთის ფოტოზე, გამოსახულების სეგმენტაციის გამოყენებით, ხელოვნური ინტელექტის მოდელს შეეძლება ამოიცნოს თითოეული ფოტო გადაღებული ხილი და ყუთი, როგორც ეს ჩანს Meta-ს დემო ვერსიაში.
სკრინშოტი Meta SAM-ის დემოდან
Meta's Segment Anything პროექტი მოიცავს ახალ ამოცანას, მონაცემთა ბაზას და მოდელს გამოსახულების სეგმენტაციისთვის, რომელიც მიზნად ისახავს "სეგმენტაციის დემოკრატიზაციას", შესაბამისად Meta.
Meta-მ გამოუშვა როგორც მისი ზოგადი Segment Anything Model (SAM) და მისი ყველაზე დიდი სეგმენტაციის მონაცემთა ნაკრები, Segment Anything 1-Billion ნიღბის მონაცემთა ნაკრები (SA-1B). მონაცემთა ნაკრები შეიცავს 1 მილიარდზე მეტ ნიღბს 11 მილიონ ლიცენზირებულ და კონფიდენციალურობის პატივისცემის სურათზე.
Meta ამბობს, რომ მან გამოუშვა (SAM) და (SA-1B) "აპლიკაციების ფართო სპექტრის გასააქტიურებლად და კომპიუტერული ხედვის საფუძვლის მოდელების შემდგომი კვლევის ხელშეწყობისთვის."
გამოსახულების სეგმენტაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფოტო რედაქტირებისთვის, სამეცნიერო გამოსახულების ანალიზისთვის, უფრო დიდი AI სისტემებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ სამყაროს ზოგად მულტიმოდალურ გაგებას და რაც ყველაზე საინტერესოა, AR და VR.
წინა სეგმენტაციის მოდელები ან მოითხოვდნენ ინდივიდს, ეხელმძღვანელა მას ინტერაქტიული სეგმენტაციის ან ტრენინგის საფუძველზე, ავტომატური სეგმენტაციისთვის ხელით ანოტირებული ობიექტების მნიშვნელოვანი რაოდენობით.
SAM არის ერთი მოდელი, რომელსაც შეუძლია ადვილად შეასრულოს რომელიმე სეგმენტაციის მეთოდი. ეს ნიშნავს, რომ პრაქტიკოსებს აღარ უწევთ საკუთარი სეგმენტაციის მონაცემების შეგროვება და ასევე გამორიცხავს მოდელის დაზუსტების საჭიროებას მათი გამოყენების შემთხვევაში, რაც დაზოგავს დროსაც და ძალისხმევასაც.
თქვენ შეგიძლიათ გამოსცადოთ ტექნოლოგია Segment Anything-ის დემო საიტის მონახულებით და საკუთარი სურათის ატვირთვით ან გალერეაში არსებული ფოტოს გამოყენებით.