SAM语义分割模型开源，AIGC时代，图像抠图工具都被大模型统一了？（下）

9月前作者：千与编程分类：Toy博客阅读(41) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SAM语义分割模型开源，AIGC时代，图像抠图工具都被大模型统一了？（下）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大家好，我是千与千寻，很高兴今天和大家再一次分享我在ChatGPT上的学习经历！

这次是《SAM语义分割模型开源，AIGC时代，图像抠图工具都被大模型统一了？》系列的最终版本了。

在之前的两节中我们介绍了分割一切的 Segment Anything模型，以及分割视频的 Segment-and-Track Anything模型。只能说SAM分割模型进步的太快了！

先不告诉今天带来的项目名字，如果给你一个进行抠图的图像分割算法模型，你会怎么去优化呢？

1.优化模型的应用场景

首先最容易想到的就是由图像转视频，改变应用场景，那么也就是诞生了中篇的Segment-and-Track Anything模型。

从应用场景进行优化是一个优化的点，那么还有什么优化的创新点呢？

2.优化模型本身的结构

当然就是模型本身了！那么就是今天的项目，随着5G技术等的不断普及，我们对运算速度也有不低的要求，因此今天的项目就是对模型进行了压缩与轻量化处理。

SAM语义分割模型开源，AIGC时代，图像抠图工具都被大模型统一了？（下）,后端

一、MobileSAM模型的诞生

相信大家之前都还记得我们使用SAM分割一切的大模型，以下是Demo的部署网站首页。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647769.html

到了这里，关于SAM语义分割模型开源，AIGC时代，图像抠图工具都被大模型统一了？（下）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程

1.1 概况 Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化。论文地址：https://arxiv.org/

2024年02月05日
浏览(55)
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）

1.1 概况 Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化。论文地址：https://arxiv.org/

2024年02月05日
浏览(51)
【计算机视觉 | 语义分割】OVSeg：分割一切后，SAM又能分辨类别了，Meta/UTAustin提出全新开放类分割模型

前几日，Meta 推出了「分割一切」AI 模型 Segment Anything，令网友直呼 CV 不存在了？！而在另一篇被 CVPR 2023 收录的论文中，Meta、UTAustin 联合提出了新的开放语言风格模型（open-vocabulary segmentation, OVSeg），它能让 Segment Anything 模型知道所要分隔的类别。论文地址：从效果上来看

2024年02月12日
浏览(60)
SAM - 分割一切图像【AI大模型】

如果你认为 AI 领域已经通过 ChatGPT、GPT4 和 Stable Diffusion 快速发展，那么请系好安全带，为 AI 的下一个突破性创新做好准备。推荐：用 NSDT场景设计器快速搭建3D场景。 Meta 的 FAIR 实验室刚刚发布了 Segment Anything Model (SAM)，这是一种最先进的图像分割模型，旨在改变计算机视

2023年04月21日
浏览(42)
【图像分割】Meta分割一切（SAM）模型环境配置和使用教程

注意： python=3.8 , pytorch=1.7, torchvision=0.8 Feel free to ask any question. 遇到问题欢迎评论区讨论. 官方教程：（1）pip：有可能出现错误，需要配置好Git。（2）本地安装：有可能出现错误，需要配置好Git。（3）手动下载+手动本地安装： zip文件：解压后运行： matplotlib 3.7.1和

2023年04月12日
浏览(52)
Meta AI 开源万物可分割 AI 模型(SAM)

4 月 6 日，根据 Meta AI 官方博客，Meta AI 宣布推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model（SAM，分割一切模型）。据介绍，该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图。 github源码地址：facebookresearch/segment-anything 官方网站体验地址：segment-anything.com/

2023年04月11日
浏览(44)
【AIGC】6、Segment Anything | Meta 推出超强悍可分割一切的模型 SAM

论文：Segment Anything 官网：https://segment-anything.com/ 代码：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 出处：Meta、FAIR 时间：2023.04.05 贡献点：首次提出基于提示的分割任务，并开源了可以分割一切的模型 SAM 开源了一个包含 1100 万张图像（约包含 10 亿 masks）的数据集 SA-1B，是目前

2023年04月23日
浏览(61)
60+开源数据集资源大合集（医学图像、卫星图像、语义分割、自动驾驶、图像分类等）

疟疾细胞图像数据集下载链接：http://suo.nz/2VQTUt 皮肤癌 MNIST：HAM10000 下载链接：http://suo.nz/33n6Xy 该数据集收集了来自不同人群的皮肤镜图像，通过不同的方式获取和存储。最终数据集包含 10015 张皮肤镜图像，可用作学术机器学习目的的训练集。案例包括色素病变领域所有重

2024年02月06日
浏览(144)
本地部署体验LISA模型（LISA≈图像分割基础模型SAM+多模态大语言模型LLaVA）

GitHub地址：https://github.com/dvlab-research/LISA 该项目论文paper reading：https://blog.csdn.net/Transfattyacids/article/details/132254770 在GitHub上下载源文件，进入下载的文件夹，打开该地址下的命令控制台，执行指令：几种报错解决方法：下载包失败例：“pip install numpy” 解决：“pip install n

2024年02月10日
浏览(42)
Segment Anything论文翻译，SAM模型，SAM论文，SAM论文翻译；一个用于图像分割的新任务、模型和数据集；SA-1B数据集

论文链接： https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码连接：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 论文翻译： http://t.csdn.cn/nnqs8 https://blog.csdn.net/leiduifan6944/article/details/130080159 本文提出Segment Anything (SA)项目:一个用于图像分割的新任务

2023年04月19日
浏览(51)