文章目录

  • 摘要
  • 1、简介
  • 2、分割任何物体任务
  • 3、分割任意物体模型
  • 4、分割任何数据引擎
  • 5、数据集
  • 6、RAI分析
  • 7、零样本迁移实验
  • 7.1、零样本单点有效掩码评估
    • 7.2、零样本边缘检测
    • 7.3、零样本目标建议
    • 7.4、零样本实例分割
    • 7.5、Zero-Shot Text-to-Mask
    • 7.6、消融研究
  • 8、讨论

摘要

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf
源码：https://github.com/facebookresearch/segment-anything
本文提出Segment Anything (SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们构建了迄今为止(到目前为止)最大的分割数据集，在1100万张授权和尊重隐私的图像上有超过10亿个掩码。该模型被设计

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