Uma vez que detectar objetos de forma eficiente com o padrão de segmentação de imagens do Meta: SAM 2 | por Eivind Kjosbakken | agosto de 2024

Como detectar objetos de forma eficaz com o modelo de segmentação de imagens do Meta: SAM 2 | por Eivind Kjosbakken | agosto de 2024

 

Aprenda a utilizar o novo padrão SAM 2 da Meta para segmentar qualquer coisa

Segment Anything Model 2 é o mais recente padrão de segmentação de imagens da Meta, capaz de detectar e marcar objetos em imagens e códigos. Oriente item mostrará porquê subtrair e utilizar o padrão e revisar o padrão e suas capacidades. Usar modelos de segmentação de imagens é emocionante, pois você pode ver imediatamente os resultados do padrão e entender o quão muito ele funciona, pois a segmentação é uma tarefa em que seu cérebro é bom. Você pode, portanto, julgar rapidamente se um padrão de segmentação de imagens está funcionando muito.

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Oriente é um exemplo de SAM 2 aplicado a uma estátua de um samurai. A imagem mostra porquê o SAM 2 pode efetivamente detectar diferentes objetos em uma imagem. Imagem do responsável.

Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! nu px nw nx ny py oa ob oc pz oe of og gw bk">Minha motivação para levante item é minha série sobre porquê me manter atualizado com os modelos mais recentes em machine learning. SAM2 é um padrão lançado recentemente pela Meta, uma empresa que produz consistentemente modelos avançados de machine learning de código descerrado. Eu já escrevi sobre o padrão de previsão Chronos da Amazon, Lhama3e vários outros modelos de IA. Oriente item se concentrará no SAM2, com porquê você pode usar o padrão, em quais tarefas você pode impor o padrão e quão muito ele funciona. Oriente padrão também é lançado sob uma licença Apache 2.0, o que significa que você é livre para usar o padrão em um envolvente mercantil, o que, na minha opinião, torna o padrão ainda mais…

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Adriano Pina

Adriano Pina

Análise de Sistemas | SEO e Google Ads | Fundador da Loja Script PHP Aqui & Marca Shoslh de tecnologia

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