学习笔记 | Meta AI:分割一切的 SAM 模型

文章目录

  • 一、前言
  • 二、主要内容
    • 1. 惊艳的效果
    • 2. 方法介绍
    • 3. 未来展望
  • 三、解决方案关键
  • 四、代码实践
  • 五、讨论


一、前言

Meta AI 博客:Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation

如标题所述,这篇论文做了这样一件事情:(零样本)分割一切。类似 GPT-4 已经做到的「回答一切」。

Meta AI 表示,这是第一个致力于图像分割的基石模型。自此,CV 也走上了「做一个统一某个(某些?全部?)任务的全能模型」的道路。图像分割,即确定哪些图像像素属于一个对象,是计算机视觉中的核心任务,广泛应用于许多应用领域,从科学图像分析到照片编辑。但是,为特定任务创建准确的分割模型通常需要技术专家进行高度专业化的工作,需要 AI 训练基础设施和大量经过精细标注的领域内数据的支持。

Meta AI 在论文中发布的新模型名叫

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