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最近每天打開(kāi)微信看到10個(gè)公眾號(hào)里面差不多有11個(gè)都在各種玩賺chatGPT，每個(gè)都在說(shuō)是各種大好風(fēng)口，哎，看得眼睛都是累的。 今天下午無(wú)意間看到Meta發(fā)布了一款號(hào)稱(chēng)能分割一切的CV大模型，CV圈也開(kāi)始卷起來(lái)，今年各種大模型要爆發(fā)了感覺(jué)。 吃瓜群眾滿(mǎn)懷好奇，點(diǎn)開(kāi)了解一
原文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2306.02245.pdf ??分割一切模型（SAM）作為視覺(jué)領(lǐng)域的基石模型，有強(qiáng)大的泛化性，能解決很多2D視覺(jué)問(wèn)題。但是SAM是否可以適用于3D視覺(jué)任務(wù)，仍需要被探索。 ??目前幾乎沒(méi)有關(guān)于3D目標(biāo)檢測(cè)的零樣本學(xué)習(xí)，如何使SAM的零樣本能力適用于3D目標(biāo)檢測(cè)
更新一下如何下載官方本地github代碼并在本地進(jìn)行調(diào)用，更新的比較晚，截止發(fā)布前已經(jīng)有28.1k的star了。接下來(lái)教大家如何分割一切！ ? 首先我們可以下載SAM在官方的代碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 下載好之后需要配置一下SAM需要的環(huán)境，用pycharm打開(kāi)配置
【前言】隨著ChatGPT席卷自然語(yǔ)言處理，F(xiàn)acebook憑借著Segment Anything在CV圈也算扳回一城。迄今為止，github的star已經(jīng)超過(guò)3萬(wàn)，火的可謂一塌糊涂。作為AI菜鳥(niǎo)，可不得自己爬到巨人肩膀上瞅一瞅~ 論文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643 代碼地址：GitHub - facebookresearch/segment-anything: T
在本教程中，我們將學(xué)習(xí)如何使用兩個(gè)突破性的模型自動(dòng)注釋圖像 - Grounding DINO 和 Segment Anything Model (SAM)。 然后，我們可以使用此數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練實(shí)時(shí)對(duì)象檢測(cè)或?qū)嵗指钅Ｐ汀?以傳統(tǒng)方式使用多邊形對(duì)圖像進(jìn)行注釋極其耗時(shí)且昂貴。 借助 Grounding DINO 和 SAM，初始注釋僅需幾分
論文鏈接： https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代碼連接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 論文翻譯： http://t.csdn.cn/nnqs8 https://blog.csdn.net/leiduifan6944/article/details/130080159 本文提出Segment Anything (SA)項(xiàng)目:一個(gè)用于圖像分割的新任務(wù)
源碼位置：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 或者 直接下載，解壓到當(dāng)前文件夾，并把解壓出的文件夾名字改成segment-anything 1、進(jìn)入segment-anything文件夾 2、安裝 3、安裝其他依賴(lài) 4、下載模型文件到segment-anything文件夾內(nèi) default or vit_h: vit_l: vit_b: 5、下載數(shù)據(jù)集 或者用自己
論文：Segment Anything Github：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 論文從zero-shot主干網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)出發(fā)，提出了SAM（Segment Anything Model）模型。該模型有別于傳統(tǒng)的分割模型。傳統(tǒng)分割模型只能輸入原圖輸出固定的分割結(jié)果，SAM在設(shè)計(jì)上可以同時(shí)輸入原圖和特定提示（點(diǎn)、框、
1.1 概況 ????????Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一項(xiàng)革命性的技術(shù)，該模型能夠根據(jù)文本指令或圖像識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)任意物體的識(shí)別和分割。這一模型的推出，將極大地推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展，并使得圖像分割技術(shù)進(jìn)一步普及化。 ? ? ? ? 論文地址：https://arxiv.org/
