Модель сегментації всього (Segment Anything Model)
Модель сегментації всього (SAM) — це базова модель, представлена Кірілловим та ін. у 2023 році, яка може сегментувати будь-який об'єкт на зображенні за допомогою різних видів підказок. SAM навчається на масивному наборі різноманітних зображень і сегментує об'єкти на основі мінімального введення користувача, такого як точки, прямокутники або текстові описи.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). A Foundation Model for Image Segmentation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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 (Detection Transformer)Глибоке навчання↔ compare
- Масковані автокодувальникиГлибоке навчання↔ compare
- Swin TransformerГлибоке навчання↔ compare
- Трансформер для комп'ютерного зоруГлибоке навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →