90s解读AI | Meta AI最新SAM模型在不同真实场景中的应用调查

最近，Meta AI研究团队提出了一种通用的、基于提示的"segment anything"模型(SAM)，该模型在一个前所未有的大型分割数据集(SA-1B)上进行了预训练。毫无疑问，SAM的出现将为各种实际图像分割应用带来巨大的好处。来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者们对SAM在各种应用领域，特别是自然图像、农业、制造业、遥感和医疗保健领域的性能进行了一系列有趣的调查。文章分析和讨论了SAM的优点和局限性，同时展望了其在分割任务中未来的发展，以期让人们全面了解SAM在实际应用中的效果。文章有望为未来通用分割研究工作提供启示。文章已发表于《机器智能研究（英文）》2024年第4期中。

全文导读

前沿观点 | Segment Anything并非一直完美: SAM模型在不同真实场景中的应用调查

全文下载：

Segment Anything Is Not Always Perfect: An Investigation of SAM on Different Real-world Applications

Wei Ji, Jingjing Li, Qi Bi, Tingwei Liu, Wenbo Li & Li Cheng

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1385-0

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1385-0