Meta が、画像セグメンテーション用の新しい AI モデルである Segment Anything を発表
簡単に言えば
Meta は、画像セグメンテーションの新しい基盤モデルである Segment Anything を導入しました。
同社は、AI モデルのトレーニングに使用される XNUMX つの大規模なデータセットをオープンソース化しています。
Meta は、Segment Anything が大規模な AI システムのコンポーネントになる可能性があると述べています。 ビジュアルコンテンツとテキストコンテンツの両方を理解する ウェブページの。
Meta は、画像セグメンテーションの新しい基盤モデルである Segment Anything を導入しました。 オブジェクトに属する画像ピクセルを特定するプロセスは、コンピューター ビジョンの重要なタスクであり、科学画像の分析から写真の編集まで、さまざまなアプリケーションで使用されています。
その紹介では ブログ投稿、同社は、コンピュータービジョンの特定のタスク用に正確なセグメンテーションモデルを作成するには、通常、AI トレーニングインフラストラクチャと、慎重に注釈が付けられた大量のドメイン内データにアクセスできる技術専門家による専門的な作業が必要であると述べて、状況を設定しました。
ただし、Segment Anything プロジェクトでは、新しいデータセットとモデルにより、正確なセグメンテーション モデルをより多くのユーザーが利用しやすくなり、専門的な技術的専門知識とインフラストラクチャが不要になるため、これはすぐに変わる可能性があります。 それを達成するために、研究者は、自然言語処理モデルやチャットボットでプロンプティングが使用される方法と同様に、多様なデータでトレーニングされ、特定のタスクに適応できるプロンプタブル モデルを構築しました。
セグメンテーションをさらに民主化するために、Meta は大規模な SA-1B データセットを研究目的で利用できるようにしています。Segment Anything Model は寛容なオープン ライセンス (Apache 2.0) の下で利用できます。 さらに、同社は デモ これにより、ユーザーは独自のイメージで SAM を試すことができます。
メタは、AI、AR/VR、クリエーターの分野で SAM の潜在的な使用例を見ています。 SAM は、世界のより一般的なマルチモーダルな理解を達成することを目的とした大規模な AI システムの重要な要素になる可能性があります。 たとえば、Web ページ上の視覚的コンテンツとテキスト コンテンツの両方の理解を容易にすることができます。
さらに、AR/VR ドメインでは、SAM を使用すると、ユーザーの視線に基づいてオブジェクトを選択し、オブジェクトを 3D に「持ち上げる」ことができます。 さらに、コンテンツ作成者は SAM を使用して、コラージュやビデオ編集用の画像領域の抽出などのクリエイティブ アプリケーションを強化できます。
Meta は、生成 AI ブームとメタバースへの関心が薄れる中、AI への取り組みを強化しています。 同社はメタバースに 70 億ドルを賭けたにもかかわらず、メタバース部門 Reality Labs は昨年、13.7 億ドルの損失を計上しました。 最近、メタも廃止されました NFT FacebookとInstagramでの運営。
とのインタビューで 日経アジア 水曜日、Meta の CTO である Chris Bosworth 氏は、Meta の経営陣はほとんどの時間を AI に費やしていると述べました。 メタ CEO マーク・ザッカーバーグ 発表の XNUMX 月には、ジェネレーティブ AI に焦点を当てた新しい製品グループが 解放 と呼ばれる新しい大規模言語モデル LLaMA (大規模言語モデル メタ AI)。
同社は今年、いくつかの広告作成 AI アプリケーションをデビューさせる予定であると、Bosworth 氏は日経に語った。
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著者について
シンディはジャーナリストです Metaverse Postに関連するトピックをカバーしています。 web3, NFT、metaverse、AIに関するインタビューを中心に紹介します。 Web3 業界関係者。彼女は 30 人以上の経営幹部と話をし、その貴重な洞察を読者に届けています。シンガポール出身のシンディは、現在ジョージア州トビリシに拠点を置いています。彼女は南オーストラリア大学でコミュニケーションとメディア研究の学士号を取得しており、ジャーナリズムと執筆において XNUMX 年の経験があります。彼女に連絡するには、 [メール保護] プレス ピッチ、発表、インタビューの機会を提供します。
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