标签：Segment Anything Model

通用语言模型领先，通用视觉模型起步较晚 语言模型因包含大量序列信息而能进行更深层次的推理，相比之下，视觉模型面临更多元、复杂的输入，以及对物体时空连续性的高要求，导致其发展相对滞后。传统的学习方法在数据量和经济性方面也不尽合理，至今尚未形成统一的算法来解决计算机对空间信息的理解。 Meta AI 推出“Segment Anything Model” (SAM) 2023年，Meta AI 发布了首个“Segment Anything Model” (SAM)，该模型通过交互方式对任意物体进行分割，无需特定类别标注，展现了对空间信息的强大处理能力。这项工作荣获ICCV...