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Nikolaj Buhl : Segment Anything 模型 (SAM) 解释

文章目录Meta的人工智能和计算机视觉简史计算机视觉的进展卷积神经网络(CNN)生成对抗网络(GAN)迁移学习和预训练模型基础模型的成长大规模语言模型迁移学习零样本和少样本学习多模态学习道德考量和安全将SegmentAnything模型与以前的模型进行比较深入了解SAM的网络架构和设计任务模型数据引擎(dataengine)和数据集SAM图像编码器提示编码器掩码解码器分割任何10亿掩码数据集多样性大小高质量注释SegmentAnything模型开源吗?本文转译于NikolajBuhl博士BlogMeta的人工智能和计算机视觉简史作为人工智能(AI)领域的领先公司之一,Meta一直在突破机器学习