OpenBMB
清华大学团队发起的自然语言处理和语言大模型
图像分割（Segmentation）任务——主要识别图像中的哪些像素属于某个对象——是计算机视觉中的核心任务，广泛应用于分析科学图像、自动驾驶影像到手机APP编辑照片等各种应用中。但是为特定任务创建准确的分割模型通常需要领域专家进行高度专业化的工作，同时需要强大的算力与大量精准标注的数据。
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而Meta AI此次不仅发布了它的通用Segment Anything模型（SAM），而且包含了Segment Anything的10亿掩码数据集（SA-1B），这是迄今为止最大的分割数据集，以便促进进一步的计算机视觉基础模型的研究。
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对于人工智能研究社区和其他人员，SAM可能成为大型多模态人工智能系统的组成部分，来理解网页的视觉和文本内容。Meta相信未来的应用潜力非常广泛。
数据统计
数据评估
关于Segment Anything Model (SAM)特别声明
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