網站建設指導,網站建設騙子公司,wordpress能建商城嗎,在什么網站可以接國外的模具做在視覺場景中識別并分割任意物體的能力#xff0c;是多模態(tài)人工智能的重要基礎#xff0c;可廣泛應用于機器人、內容創(chuàng)作、增強現(xiàn)實、數(shù)據(jù)標注等領域。SAM#xff08;Segment Anything Model#xff09;是 Meta 于 2023 年 4 月發(fā)布的人工智能通用模型#xff0c;提出了針…在視覺場景中識別并分割任意物體的能力是多模態(tài)人工智能的重要基礎可廣泛應用于機器人、內容創(chuàng)作、增強現(xiàn)實、數(shù)據(jù)標注等領域。SAMSegment Anything Model是 Meta 于 2023 年 4 月發(fā)布的人工智能通用模型提出了針對圖像和視頻的可提示分割任務主要支持基于點、框或掩碼的提示來分割單個目標。已推出的 SAM、SAM 2 模型在圖像分割領域取得了顯著進展但仍未實現(xiàn)在輸入內容中自動尋找并分割某一概念的所有實例。為填補這一空白Meta 推出最新迭代版本 SAM 3新版本不僅顯著超越了前代模型的可提示視覺分割PVS性能更率先為可提示概念分割PCS任務確立了新標準。SAM 3 在點擊提示的視覺分割方面左圖超越了 SAM 2 并引入了新的可提示概念分割功能右圖SAM 3 架構包含一個檢測器detector與一個跟蹤器tracker二者共享同一視覺編碼器。檢測器基于 DETR 框架構建能夠接收文本、幾何信息或示例圖像作為條件輸入。為應對開放詞匯概念檢測的挑戰(zhàn)研究人員引入了一個獨立的「存在頭presence head」以此解耦識別與定位過程。跟蹤器則沿用了 SAM 2 的 Transformer 編碼器-解碼器架構支持視頻分割與交互式優(yōu)化。這種檢測與跟蹤分離的設計有效避免了兩項任務之間的沖突檢測器需要保持身份無關性而跟蹤器的核心目標正是在視頻中區(qū)分并維持不同對象的身份。SAM 3 架構圖SAM 3 在基準測試 SA-Co 的圖像和視頻 PCS 任務上取得了 SOTA 結果性能是前代系統(tǒng)的 2 倍且在 H200 GPU 上新版本處理包含超 100 個檢測對象的單張圖像僅需 30 毫秒。模型還能擴展到 3D 重建領域助力家裝預覽、創(chuàng)意視頻編輯和科學研究等多場景應用為計算機視覺的未來發(fā)展提供強大動力?！窼AM3視覺分割模型」已上線至 OpenBayes 公共教程板塊快來開啟你的創(chuàng)作之旅吧教程鏈接https://go.openbayes.com/pnzQk查看論文https://arxiv.org/abs/2511.16719Demo 運行01 Demo 運行階段1.登錄 http://OpenBayes.com在「公共教程」頁面選擇「SAM3視覺分割模型」教程。2.頁面跳轉后點擊右上角「克隆」將該教程克隆至自己的容器中。3.選擇「NVIDIA GeForce RTX 5090」以及「PyTorch」鏡像按照需求選擇「按量付費」或「包日/周/月」點擊「繼續(xù)執(zhí)行」。新用戶使用下方邀請鏈接注冊可獲得 4 小時 RTX 5090 5 小時 CPU 的免費時長小貝總專屬邀請鏈接直接復制到瀏覽器打開https://go.openbayes.com/9S6Dr4.等待分配資源首次克隆需等待 3 分鐘左右的時間。當狀態(tài)變?yōu)椤高\行中」后點擊「API 地址」旁邊的跳轉箭頭即可跳轉至 Demo 頁面。請注意用戶需在實名認證后才能使用 API 地址訪問功能。02 效果演示Demo 運行頁面提供 Image Segmentation、Video Text Prompting、Video Point/Box Prompting 三個功能僅支持英文輸入。本教程以 Video Text Prompting 為例。將測試視頻上傳后在「Text Prompt(s)」處輸入需要識別分割的名詞短語依次點擊「Apply Text Prompt(s)」「Propagate across video」以應用提示詞最后點擊「Render MP4 for smooth playback」即可生成帶有高亮識別目標的視頻結果。一起來看看小貝使用近期熱映的《瘋狂動物城2 》的預告片段進行的測試教程鏈接https://go.openbayes.com/pnzQk