Segment Anything Model（SAM）：画像からあらゆる物体を抽出するMetaのAIモデル
(segment-anything.com)- 「画像セグメンテーション」のための最初のファウンデーションモデル
- ピクセルがどの物体に属しているかを識別すること
- SAMと10億規模のパラメータデータセット（SA-1B）を公開
- SAMは物体が何であるかについての一般的な概念を学習しており、学習中に出会わなかった物体や画像タイプについても、画像・動画内のあらゆる物体に対してマスクを生成可能
- 追加学習なしでも、新しい画像ドメイン（水中写真や細胞顕微鏡写真など）にも適用可能
7件のコメント
メタたん..
すごいな、Meta〜
わあ……すごい……
わあ……部屋に入るやいなや物体を認識するのがものすごく速いですね;;.. これからARの世界が広がる未来、最高です。
gaze-based detection は本当にすごいですね
3年間Image Segmentationに携わってきましたが、本当に驚異的です。
紹介しているブログ記事の最後の「What lies Ahead」を見ると、このモデルがなぜ重要なのかがわかります。
まさに、AR/MRヘッドセットで今見ている物体が何かを識別し、輪郭を囲って説明できる映画の中のような場面へ向かうための基盤技術になりそうです。
Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation
LLaMAに続いて、MetaがまたしてもAI分野に大きく貢献するモデルを公開したようです……さすが！