সেগমেন্ট এনিথিং মডেল
সেগমেন্ট এনিথিং মডেল (SAM) হলো কিরিলোভ এট আল. কর্তৃক ২০২৩ সালে প্রবর্তিত একটি ফাউন্ডেশন মডেল, যা বিভিন্ন ধরনের প্রম্পট ব্যবহার করে একটি ছবির যেকোনো বস্তুকে সেগমেন্ট করতে পারে। SAM বিভিন্ন ছবির একটি বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত এবং এটি পয়েন্ট, বক্স বা টেক্সট বর্ণনার মতো ন্যূনতম ব্যবহারকারী ইনপুটের উপর ভিত্তি করে বস্তুগুলিকে সেগমেন্ট করতে শেখে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). A Foundation Model for Image Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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 (ডিটেকশন ট্রান্সফরমার)গভীর শিখন↔ compare
- মাস্কড অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
- সুইন ট্রান্সফরমার (Swin Transformer)গভীর শিখন↔ compare
- ভিশন ট্রান্সফরমারগভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →