Segment Anything: Un Modello Avanzato di Meta AI per la Segmentazione di Oggetti
Segment Anything di Meta AI è un innovativo modello di intelligenza artificiale che offre funzionalità di segmentazione di oggetti in modo efficiente e flessibile. Questo modello è in grado di 'tagliare fuori' qualsiasi oggetto in qualsiasi immagine con un semplice clic, rendendo la segmentazione un processo più semplice e veloce.
SAM è un sistema di segmentazione che può essere attivato tramite una varietà di prompt di input. I prompt che specificano cosa segmentare in un'immagine consentono di eseguire un'ampia gamma di compiti di segmentazione senza la necessità di ulteriore addestramento. Ad esempio, è possibile utilizzare punti interattivi e scatole come prompt per ottenere risultati precisi.
Inoltre, SAM è in grado di segmentare automaticamente tutto in un'immagine e di generare più maschere valide per prompt ambigui. Il design di SAM consente anche un'integrazione flessibile con altri sistemi. Ad esempio, i prompt di bounding box da un rilevatore di oggetti possono abilitare la segmentazione di testo in oggetto.
Le maschere di output di SAM possono essere utilizzate come input per altri sistemi di intelligenza artificiale. Ad esempio, le maschere di oggetti possono essere tracciate in video, consentire applicazioni di modifica di immagini, essere sollevate in 3D o utilizzate per compiti creativi come il collage.
SAM ha imparato una nozione generale di cosa siano gli oggetti, consentendo una generalizzazione a zero-shot a oggetti e immagini non familiari senza richiedere ulteriore addestramento. Inoltre, SAM è stato addestrato su milioni di immagini e maschere raccolte attraverso l'utilizzo di un 'data engine' modello-in-the-loop. I ricercatori hanno utilizzato SAM e i suoi dati per annotare interattivamente le immagini e aggiornare il modello in un ciclo ripetuto molte volte per migliorare sia il modello che il dataset.
SAM è stato progettato per essere efficiente abbastanza da alimentare il suo data engine. Il modello è stato scomposto in un encoder di immagini one-time e un decoder di maschere leggero che può funzionare in un web-browser in pochi millisecondi per ogni prompt.
