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우리는 이미지 분할을 위한 새로운 작업, 모델 및 데이터셋인 Segment Anything(SA) 프로젝트를 소개합니다. 우리의 효율적인 모델을 데이터 수집 루프에 사용하여, 지금까지 가장 큰 분할 데이터셋을 구축했습니다(압도적으로 큰 규모) - 11백만 개의 라이선스가 부여되고 개인정보를 존중하는 이미지에서 10억 개 이상의 마스크를 포함합니다. 이 모델은 프롬프트 가능하도록 설계 및 훈련되어, 제로샷으로 새로운 이미지 분포와 작업에 전이할 수 있습니다. 우리는 다양한 작업에서 모델의 능력을 평가하였으며, 그 제로샷 성능이 인상적임을 확인했습니다 – 종종 이전의 완전 감독 학습 결과와 경쟁하거나 심지어 더 우수합니다. 컴퓨터 비전을 위한 기초 모델 연구를 촉진하기 위해 Segment Anything Model(SAM)과 10억 개의 마스크와 11백만 개 이미지로 구성된 대응 데이터셋(SA-1B)을 segment-anything.com에서 공개하고 있습니다. 전체 논문은 arxiv.org/abs/2304.02643에서 읽을 것을 권장합니다.
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Alexander M. Kirillov
Eric Mintun
Nikhila Ravi
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Kirillov 등(Sun,)이 이 질문을 연구했습니다.
www.synapsesocial.com/papers/6912809ca24073d8361a67f2 — DOI: https://doi.org/10.1109/iccv51070.2023.00371