Sidste onsdag (5) annoncerede Meta Segment Anything Model (SAM), dens nye kunstig intelligens (AI), der kan identificere individuelle objekter i billeder og videoer.
SAM identificerer, hvilke billedpixels der hører til et givet objekt. På denne måde viste han i en demonstrationsvideo, at når man skrev ordet "kat", tegnede værktøjet kasser rundt om hver af de mange katte, der var til stede på et billede.
se mere
Hvordan får du din CNH gratis i 2023?
Efter hackerangreb frigiver Microsoft gratis værktøjer til...
I et andet eksempel, mens du filmede, identificerede AI hvert objekt, der dukkede op på optageskærmen.
En anden nyhed er, at værktøjet også kan adskille det samme objekt efter lag eller fremhæve dem i 3D-format.
Metas AI-team forklarede i en officiel erklæring flere detaljer:
”Vi har til hensigt at demokratisere segmentering ved at introducere Segment Anything-projektet: en ny opgave, datasæt og model til billedsegmentering, som forklaret i vores arbejde vedr Søg. Vi frigiver vores generelle Segment Anything (SAM) model og vores Segment Anything 1-Billion (SA-1B) maskedatasæt, det største datasæt af alle tider, for at muliggøre et bredt sæt af applikationer og for at fremme yderligere forskning i underliggende modeller for vision beregningsmæssigt."
Stadig ifølge Meta er funktionerne baseret på den type generativ AI, der populariseres af ChatGPT, som skaber helt nyt indhold i stedet for blot at identificere eller kategorisere data. Mark Zuckerberg, Metas administrerende direktør, sagde, at inkorporering af disse "kreative hjælpemidler" i virksomhedens applikationer er en prioritet for i år.
Meta bruger allerede SAM-lignende teknologi internt til aktiviteter som fototagging, moderation af forbudt indhold og bestemme, hvilke opslag der skal anbefales til Facebook- og Instagram-brugere. Udgivelsen af SAM til offentligheden og forskere har dog til formål at udvide adgangen til denne type teknologi.
SAM-modellen og datasættet er nu tilgængelige til download under en ikke-kommerciel licens. Test SAM i linket https://segment-anything.com/.
Elsker af film og serier og alt hvad der involverer biograf. En aktiv nysgerrig på netværkene, altid forbundet med information om nettet.
