Machine learningDeep Learning, Image Segmentation, Foundation Models
نموذج تجزئة أي شيء
نموذج تجزئة أي شيء (SAM) هو نموذج أساسي قدمه كيريلوف وآخرون في عام 2023، يمكنه تجزئة أي كائن في صورة بالنظر إلى أشكال مختلفة من المطالبات. تم تدريب SAM على مجموعة بيانات ضخمة من الصور المتنوعة ويتعلم تجزئة الكائنات بناءً على الحد الأدنى من إدخال المستخدم مثل النقاط أو الصناديق أو الأوصاف النصية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Kirillov, A., Mintun, E., Darrell, T., & Girshick, R. (2023). Segment Anything. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 4015-4026). DOI: 10.1109/iccv51070.2023.00371 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). A Foundation Model for Image Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/segment-anything-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DETR (كاشف المحولات)التعلم العميق↔ compare
- المشفرات التلقائية المقنعةالتعلم العميق↔ compare
- محول سوين (Swin Transformer)التعلم العميق↔ compare
- محوّل الرؤيةالتعلم العميق↔ compare