Segment Anything Howto
Segment Anything est un modèle d'IA promptable développé par Meta AI qui peut segmenter n'importe quel objet dans n'importe quelle image avec des capacités de généralisation zéro-shot.
Voir plusComment utiliser Segment Anything
Installer Segment Anything: Clonez le dépôt GitHub et installez le package en utilisant pip : git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Télécharger le point de contrôle du modèle: Téléchargez un point de contrôle de modèle pré-entraîné depuis le dépôt GitHub de Segment Anything.
Importer les modules requis: Importez les modules nécessaires : from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Charger le modèle: Chargez le modèle SAM en utilisant le point de contrôle : sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Préparer l'image d'entrée: Chargez et prétraitez votre image d'entrée : image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Générer des masques: Utilisez SamAutomaticMaskGenerator pour générer des masques : mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Fournir des prompts (optionnel): Pour une segmentation plus précise, fournissez des prompts comme des points ou des boîtes pour guider le modèle : predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Visualiser les résultats: Utilisez matplotlib ou d'autres outils de visualisation pour afficher les masques générés sur l'image originale
FAQ de Segment Anything
Le Modèle Segment Anything (SAM) est un modèle d'IA développé par Meta AI pour la segmentation d'images. Il peut segmenter n'importe quel objet dans une image en fonction de diverses invites d'entrée comme des points ou des boîtes, sans nécessiter d'entraînement supplémentaire. SAM est conçu pour la généralisation zéro-shot à de nouveaux objets et images.
Tendances du trafic mensuel de Segment Anything
Segment Anything a connu une baisse de 10,1% du trafic, avec 115 522 visites au cours du dernier mois. Bien que le produit ait récemment lancé Segment Anything Model 2 (SAM 2), qui étend les capacités de segmentation d'image aux vidéos, cette mise à jour ne semble pas avoir généré une croissance significative du trafic. Cette baisse pourrait être due à un marché déjà saturé d'outils similaires ou au fait que les nouvelles fonctionnalités n'ont pas trouvé écho auprès des utilisateurs.
Voir l'historique du trafic
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