Update: Expanding access to Meta Segment Anything 2.1 on Amazon SageMaker JumpStart Updated February 12, 2025: Last July, we released Meta Segment Anything 2, a follow-up to our popular open source segmentation model, offering developers a unified model for real-time promptable object segmentation and tracking in images and videos. We’ve been blown away by the impact SAM 2 has made across the comm
Segment Anything’s promptable design enables flexible integration with other systems. SAM could receive input prompts, such as a user’s gaze from an AR/VR headset, like Project Aria. SAM: A generalized approach to segmentation Previously, to solve any kind of segmentation problem, there were two classes of approaches. The first, interactive segmentation, allowed for segmenting any class of object
ホーム> レポート・ナレッジ> 2022年のレポート・ナレッジ> Swin Transformerの手法概要紹介（1）―TransformerとVision Transformer― 上図はSwin Transformer[1]というディープラーニングの手法によって物体検出を行った対象画像（左）とその物体検出結果（右）である*1。手前にいる馬から、奥にいる馬まで、様々な大きさの物体の検出に成功している。 Swin Transformerは、自然言語処理の分野で機械翻訳や文章生成などのタスクにおいて有用性が示されていたTransformer[2]という手法を、画像認識の分野に応用した手法である。2021年にLiuら[1]によって提案され、画像内にある物体の位置とクラスを検出する物体検出タスクや、画像をピクセル単位でクラス分類し画像全体をクラス毎の領域に分割するセマンティックセグメンテーション
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