Meta開発のセグメンテーションモデル Segment Anything Model(SAM) の解説

こんにちは！Fusic 機械学習チームの鷲崎です。機械学習モデルの開発から運用までなんでもしています。もし、機械学習で困っていることがあれば、気軽にお問い合わせください。 新しい画像セグメンテーションのモデルである、Segment Anything Model(SAM)がMeta社から発表されました(23/4)。 使ってみたところ、分割しすぎな気がしますが、胴体やサンドバックなどうまく分離できています。サンドバックなどデータにほとんど含まれてなさそうですが、すごいです。後ほど解説しますが、プロンプトエンジニアリング次第では、より精度がよくなるかもしれません。 アブストより、SAMの特徴としては、 1100万枚の画像とそれに付随した10億以上のマスクからなる世界最大のデータセットを構築し、訓練した プロンプトを用いて新しい画像分布やタスクにZeroshotで対応できるようにした 多くのタスク

[misshiki]

“新しい画像セグメンテーションのモデルである、Segment Anything Model(SAM)の論文である、Segment Anythingの解説”