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Sam Vit Base
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Sam Vit Base

sajabdoliによって開発
これはFacebook SAMモデル（sam-vit-base）の改良版で、CVATにおける画像セグメンテーションタスク向けに最適化されています。
画像セグメンテーション 複数言語対応オープンソースライセンス:MIT#任意物体セグメンテーション#ゼロショット学習#バイナリマスク
ダウンロード数 184
リリース時間 : 4/8/2025

モデル概要

SAM（汎用セグメンテーションモデル）は画像内の任意の物体をセグメンテーションし、バイナリ化されたセグメンテーションマスクを出力できます。

モデル特徴

汎用物体セグメンテーション
特定のカテゴリ制限なしに画像内の任意の物体をセグメンテーションできます。
最適化設定
CVAT（コンピュータビジョンアノテーションツール）の画像セグメンテーションタスク向けに最適化されています。
バイナリ出力
バイナリ化されたセグメンテーションマスクを出力し、後処理や分析を容易にします。

モデル能力

画像セグメンテーション
物体認識
マスク生成

使用事例

コンピュータビジョン
画像アノテーション
画像アノテーションツールの自動セグメンテーションタスクに使用され、アノテーション効率を向上させます。
物体認識とセグメンテーション
画像内の任意の物体を認識・セグメンテーションし、様々な視覚タスクに適用可能です。
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