Segment Anything
Segment Anything, Meta AI tarafından geliştirilen, sıfırdan genel birleştirme yeteneklerine sahip olan ve herhangi bir görüntüdeki herhangi bir nesneyi segmentleyebilen bir istemli AI modelidir.
https://segment-anything.com/?utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Apr 16, 2025
Segment Anything Aylık Trafik Trendleri
Segment Anything'in trafiğinde %5,9'luk bir düşüş yaşandı ve 93.848 ziyaret aldı. Gelişmiş segmentasyon özelliklerini videoya taşıyan Segment Anything Model 2'nin (SAM 2) yakın zamanda yayınlanması, kullanıcı ilgisini yeni sürüme veya ilgili uygulamalara kaydırmış olabilir.
Segment Anything Nedir
Segment Anything Model (SAM), Meta AI tarafından tanıtılan devrim niteliğinde bir bilgisayarla görme AI modelidir. Herhangi bir görüntüdeki herhangi bir nesneyi çeşitli türdeki girdi istemlerine dayanarak segmentlemek veya 'kesmek' için tasarlanmıştır ve ek eğitim gerektirmez. SAM, 11 milyon çeşitli görüntüden oluşan 1 milyardan fazla maske ile eğitilmiş büyük bir veri kümesine dayanarak, görüntü segmentasyonu teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Bu temel model, geniş bir görüntü segmentasyonu görev yelpazesi için çok yönlü ve uyumlu bir çözüm sağlamayı amaçlamaktadır.
Segment Anything Temel Özellikleri
Segment Anything (SAM), Meta AI tarafından geliştirilen bir görüntü segmentasyonu için AI modelidir. Noktalar veya kutular gibi çeşitli giriş istemlerinden yüksek kaliteli nesne maskeleri üretebilir ve bir görüntüdeki tüm nesneleri segmentleyebilir. SAM, ek eğitim olmaksızın yeni nesnelere ve görüntülere sıfırdan genelleme sergilemektedir; bu, 11 milyon görüntüde 1 milyardan fazla maske ile büyük bir veri seti üzerinde eğitilmesinin bir sonucudur. Modelin verimli tasarımı, diğer sistemlerle esnek entegrasyona olanak tanır ve web tarayıcılarında gerçek zamanlı işlemeyi mümkün kılar.
İstemli segmentasyon: SAM, noktalar, kutular veya metin gibi çeşitli giriş istemlerinden maskeler üretebilir; bu, yeniden eğitim olmaksızın esnek segmentasyon görevlerine olanak tanır.
Sıfırdan genelleme: Model, nesneler hakkında genel bir anlayış kazanmış olduğundan, ek eğitim olmaksızın tanıdık olmayan nesneleri ve görüntüleri segmentleyebilir.
Verimli mimari: SAM'ın tasarımı, hızlı işlemeyi sağlamak için bir kez kullanılan bir görüntü kodlayıcı ve hafif bir maske çözümleyici içerir; bu, web tarayıcılarında bile hızlı işlemeyi mümkün kılar.
Belirsizlik farkındalığına sahip çıktılar: SAM, belirsiz istemler için birden fazla geçerli maske üretebilir ve kapsamlı segmentasyon seçenekleri sunar.
Segment Anything Kullanım Alanları
AR/VR uygulamaları: SAM, kullanıcı bakışı veya etkileşimlerine dayalı olarak nesneleri gerçek zamanlı olarak segmentlemek için AR/VR sistemleriyle entegre olabilir.
Otomatik görüntü düzenleme: Model, arka plan kaldırma, nesne izolasyonu veya fotoğraf düzenleme yazılımlarında kolaj gibi yaratıcı görevler için kullanılabilir.
Tıbbi görüntü analizi: SAM'ın çeşitli nesneleri segmentleme yeteneği, tıbbi taramalarda belirli anatomik yapıların tanımlanması ve izole edilmesi için uygulanabilir.
Çevresel izleme: Model, ağaç kesimi takibi veya kentsel planlama gibi görevler için uydu veya drone görüntülerindeki unsurları segmentlemek ve analiz etmek için kullanılabilir.
Artıları
Çeşitli segmentasyon görevlerine yüksek derecede çok yönlü ve uyum sağlayabilir
Sıfırdan yetenek, görev özel eğitim ihtiyacını azaltır
Verimli tasarım, tarayıcılarda gerçek zamanlı işlemeyi sağlar
Eksileri
Büyük model boyutu, kaynak kısıtlı cihazlarda dağıtım için zorluklar yaratabilir
Belirli nesne tanımlama ve etiketleme için diğer sistemlerle entegrasyon gerektirir
Segment Anything Nasıl Kullanılır
Segment Anything'i Kurun: GitHub deposunu klonlayın ve paketi pip kullanarak kurun: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Model kontrol noktasını indirin: Segment Anything GitHub deposundan önceden eğitilmiş bir model kontrol noktasını indirin.
Gerekli modülleri içe aktarın: Gerekli modülleri içe aktarın: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Modeli yükleyin: Kontrol noktasını kullanarak SAM modelini yükleyin: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Girdi görüntüsünü hazırlayın: Girdi görüntünüzü yükleyin ve ön işleme tabi tutun: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Maskeleri oluşturun: Maskeleri oluşturmak için SamAutomaticMaskGenerator'ı kullanın: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
İstemleri sağlayın (isteğe bağlı): Daha hassas segmentasyon için, modeli yönlendirmek üzere noktalar veya kutular gibi istemler sağlayın: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Sonuçları görselleştirin: Oluşturulan maskeleri orijinal görüntü üzerinde görüntülemek için matplotlib veya diğer görselleştirme araçlarını kullanın
Segment Anything SSS
Segment Anything Model (SAM), Meta AI tarafından geliştirilen bir görüntü segmentasyonu için AI modelidir. SAM, ek bir eğitim gerektirmeden, noktalar veya kutular gibi çeşitli giriş istemlerine dayanarak bir görüntüdeki herhangi bir nesneyi segmentleyebilir. SAM, yeni nesnelere ve görüntülere sıfırdan genelleme için tasarlanmıştır.
Popüler Makaleler
PixVerse V2.5 Sarılma Videosu Eğitimi | 2025'te Yapay Zeka Sarılma Videoları Nasıl Oluşturulur
Apr 22, 2025
PixVerse V2.5 Sürümü Yayınlandı: Hatasız, Gecikmesiz veya Bozulmasız Yapay Zeka Videoları Oluşturun!
Apr 21, 2025
MiniMax Video-01(Hailuo AI): Yapay Zekanın Metinden Videoya Dönüştürmede Devrim Niteliğindeki Atılımı 2025
Apr 21, 2025
CrushOn AI NSFW Chatbot Nisan 2025'te Yeni Hediye Kodları ve Nasıl Kullanılır
Apr 21, 2025
Segment Anything Web Sitesi Analitiği
Segment Anything Trafik ve Sıralamaları
128.6K
Aylık Ziyaretler
#317055
Küresel Sıralama
#7394
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: May 2024-Mar 2025
Segment Anything Kullanıcı İçgörüleri
00:01:15
Ort. Ziyaret Süresi
2.3
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
43.67%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Segment Anything'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
CN: 18.49%
US: 10.93%
GB: 4.58%
DE: 4.2%
TW: 3.68%
Others: 58.12%
Segment Anything Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Erase BG
Erase BG, hesap veya özel beceri gerektirmeden, 4K çözünürlüğe kadar destek sunan görüntülerden arka planları otomatik olarak kaldıran ücretsiz, AI destekli çevrimiçi bir araçtır.
T-Rex Label
T-Rex Label, tek tıklama ile etiketleme, etkileşimli görsel ipuçları ve %99'a kadar verimlilik artışı ile veri etiketlemeyi devrim niteliğinde değiştiren AI destekli otomatik etiketleme aracıdır.
AI Disturbance Overlay
AI Disturbance Overlay, dijital sanat eserlerine algılanamaz gürültü uygulayarak onları AI çoğaltımından koruyan ve insan izleyiciler için görsel kalitelerini koruyan yenilikçi bir araçtır.
StockPhoto
StockPhoto, stok görselleri AI teknolojisi kullanarak benzersiz fotoğraflara dönüştüren yenilikçi bir uygulamadır ve aylık abonelikle sınırsız indirme imkanı sunar.
Segment Anything Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
Topaz AI Gigapixel
Topaz Gigapixel AI, ayrıntı kalitesini korurken ve iyileştirirken görüntüleri %600'e kadar yükseltmek için yapay zeka kullanan güçlü bir fotoğraf büyütme yazılımıdır.
Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), sıfırdan genel birleştirme yetenekleri ile hem görüntüler hem de videolar arasında gerçek zamanlı, ipuçları ile yönlendirilebilen nesne segmentasyonu sağlayan güçlü bir AI modelidir.
GeoSpy
GeoSpy AI, görüntüleri analiz ederek nerede çekilmiş olabileceklerini belirleyen, kesin konum tahminleri ve istihbarat içgörüleri sağlayan gelişmiş bir yapay zeka destekli coğrafi konum aracıdır.
AI Image Enlarger
AI Görüntü Büyütücü, kaliteden ödün vermeden görüntüleri büyütmek ve geliştirmek için yapay zeka kullanan çevrimiçi bir araçtır, büyütme yüzde 800'e kadar desteklenmektedir.