Meta представила модель ИИ, распознающую объекты, которые никогда не видела
Meta представила модель ИИ, распознающую объекты, которые никогда не видела

Meta представила модель ИИ, распознающую объекты, которые никогда не видела

Facebook опубликовал AI-модель "Segment Anything", которая может обнаруживать объекты на фотографиях и видео, даже никогда их не видела. Об этом компания сообщила на своем сайте.

Вы можете выбирать объекты, нажимая на них или используя текстовые подсказки в свободной форме. К примеру, вы можете ввести слово "кот" и увидеть, как ИИ выделит всех кошачьих на фото.

Подписывайтесь на LIGA.Tech в Telegram: главные новости мира технологий

Модель также может работать в тандеме с другими моделями. Она может помочь реконструировать объект в 3D, используя одно изображение или нарисовать его с помощью гарнитуры смешанной реальности. По сути, Segment Anything может ограничить потребность в дополнительном обучении ИИ.

Как модель ШИ, так и набор данных можно загрузить с некоммерческой лицензией. То есть создатели не смогут использовать их для создания продуктов. Это в первую очередь для исследований и расширения доступа к технологии. Сейчас Meta использует несколько схожую технологию для модерации запрещенного контента, рекомендаций сообщений и тегирования фотографий.

Разработчики признают, что существующая модель несовершенна. Она может пропускать мельчайшие детали и не так точно определяет границы, как некоторые модели. И хотя Segment Anything может обрабатывать подсказки в режиме реального времени, он тормозит, когда речь идет о сложной обработке изображений.

Такие модели могут помочь в ситуациях, когда непрактично полагаться исключительно на обучающие данные. Социальная сеть могла бы использовать эту технологию, чтобы не отставать от быстро растущего объема контента. Это говорит о том, что Meta хочет обобщить компьютерное зрение.

Читайте также
Meta прекращает поддержку NFT в Facebook и Instagram
Ярослав Жахалов
Если Вы заметили орфографическую ошибку, выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter.
0
Напишите нам
Meta
Джерело матеріала
loader
loader