画像からオブジェクトを選択する必要がありますか？ セグメントは何でも正確にします。

何でもセグメント化最近Facebook Researchが発表したのは、コンピュータビジョンに触れたほとんどの人が困難なことを行います。 画像のどのピクセルがオブジェクトに属するかを確実に把握します。 これをより簡単にすることが、Apache 2.0ライセンスでリリースされたSAM（Segment Anything Model）の目標です。

結果は素晴らしいです。 利用可能な対話型デモ SAMが動作するさまざまな方法で遊ぶことができます。 画像をポイントしてクリックしてオブジェクトを選択するか、画像を自動的に分割できます。 SAMが画像のさまざまなオブジェクトを非常に簡単にマスクするのを見るのは正直なところ、非常に印象的です。 これを可能にするのは機械学習であり、その一部はシステム背面のモデルが高品質の画像とマスクで構成された巨大なデータセットに対して訓練され、非常に効果的であるという事実です。

画像が分割されたら、そのマスクを使用して、オブジェクト検出（オブジェクトが何であるかを識別してラベル付けする）や他のコンピュータビジョンアプリケーションなどの他のシステムとインターフェースすることができます。 これらのシステムは、最終的にどこを見るべきかを既に知っている場合、より強力に機能します。 これ Meta AIのブログ投稿 SAM で可能なタスクに関する追加の詳細を確認し、詳細については 研究論文。

このようなシステムは品質データセットに依存する。 もちろん、実際のデータの優れたコレクションを上回ることはありませんが、実際には存在しないデータをマシンが生成して有用な結果を得ることができることも確認しました。