Segment Anything 使い方
Segment Anythingは、Meta AIによって開発されたプロンプト可能なAIモデルで、ゼロショット一般化機能を持ち、任意の画像内の任意のオブジェクトをセグメントできます。
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Segment Anythingをインストールする: GitHubリポジトリをクローンし、pipを使用してパッケージをインストールします: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
モデルチェックポイントをダウンロードする: Segment AnythingのGitHubリポジトリから事前トレーニングされたモデルチェックポイントをダウンロードします。
必要なモジュールをインポートする: 必要なモジュールをインポートします: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
モデルをロードする: チェックポイントを使用してSAMモデルをロードします: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
入力画像を準備する: 入力画像をロードして前処理します: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
マスクを生成する: SamAutomaticMaskGeneratorを使用してマスクを生成します: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
プロンプトを提供する（オプション）: より正確なセグメンテーションのために、モデルをガイドするためにポイントやボックスのようなプロンプトを提供します: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
結果を視覚化する: matplotlibや他の視覚化ツールを使用して、生成されたマスクを元の画像に表示します
Segment Anythingのよくある質問
セグメント・エニシング・モデル（SAM）は、Meta AIによって開発された画像セグメンテーションのためのAIモデルです。これは、ポイントやボックスなどのさまざまな入力プロンプトに基づいて画像内の任意のオブジェクトをセグメント化することができ、追加のトレーニングを必要としません。SAMは、新しいオブジェクトや画像へのゼロショット一般化のために設計されています。
Segment Anything の月間トラフィック傾向
Segment Anythingのトラフィックは10.1%減少し、直近の月間訪問数は115,522件となりました。最近、画像セグメンテーション機能を動画にまで拡張したSegment Anything Model 2 (SAM 2)をリリースしましたが、このアップデートは大きなトラフィックの増加にはつながっていないようです。この減少は、類似ツールで市場が既に飽和状態にあることや、新機能がユーザーベースのニーズと合致していないことが原因かもしれません。
過去のトラフィックを表示
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