SAM modeli: Meta'nın yeni Segment Everything Modeli nedir?

Her Şeyi Segment Modeli (SAM), bir görüntü veya videodaki herhangi bir nesneyi yüksek kalite ve verimlilikle segmentlere ayırabilen yeni ve güçlü bir yapay zeka modelidir. Segmentasyon, bir nesneyi arka planından veya diğer nesnelerden ayırma ve şeklini ve sınırlarını özetleyen bir maske oluşturma işlemidir. SAM modeli ile düzenleme, birleştirme, izleme, tanıma ve analiz görevleriniz kolaylaşacak.

SAM, diğer segmentasyon modellerinden aşağıdakiler gibi çeşitli şekillerde farklıdır:

SAM sorulabilir, yani hangi nesnenin bölümlere ayrılacağını belirtmek için noktalar veya kutular gibi çeşitli girdi komutları alabilir. Örneğin, bir kişinin yüzünün çevresine bir kutu çizebilirsiniz ve Her Şeyi Segment Modeli yüz için bir maske oluşturur. Aynı anda birden çok nesneyi bölümlere ayırmak için birden çok bilgi istemi de verebilirsiniz. SAM modeli, engellemeler, yansımalar ve gölgeler içeren karmaşık sahnelerin üstesinden gelebilir.
SAM, bugüne kadarki en büyük segmentasyon veri seti olan 11 milyon görüntü ve 1,1 milyar maskeden oluşan devasa bir veri seti üzerinde eğitilmiştir. Bu veri kümesi, hayvanlar, bitkiler, araçlar, mobilyalar, yiyecekler ve daha fazlası gibi çok çeşitli nesneleri ve kategorileri kapsar. SAM, genelleme yeteneği ve veri çeşitliliği sayesinde daha önce hiç görmediği nesneleri segmentlere ayırabilir.
SAM, çeşitli segmentasyon görevlerinde güçlü sıfır atış performansına sahiptir. Sıfır atış, SAM'in belirli bir görev veya etki alanında herhangi bir ek eğitim veya ince ayar yapmadan nesneleri segmentlere ayırabileceği anlamına gelir. Örneğin SAM, önceden herhangi bir bilgi veya denetim olmaksızın yüzleri, elleri, saçı, kıyafetleri ve aksesuarları segmentlere ayırabilir. SAM ayrıca nesneleri kızılötesi görüntüler veya derinlik haritaları gibi farklı şekillerde bölümlere ayırabilir.
SAM modeli, COCO gibi çeşitli görüntü segmentasyon kriterlerinde etkileyici sonuçlar elde ediyor. SAM ayrıca logoları, metni, yüzleri veya çizimleri segmentlere ayırma gibi birkaç sıfır atışlı segmentasyon görevinde önceki tam denetimli yöntemlerden daha iyi performans gösterir veya bunlarla eşleşir. Farklı etki alanları ve senaryolarda çok yönlülüğünü ve sağlamlığını gösterir.