Üretken Yapay zeka ve lisan modelleri çağında, makine tahsilinin Temel Bina taşlarını unutuyoruz. DALLE-2, Midjourney vb. üzere metin tabanlı manzara oluşturma araçları ve ChatGPT ve LLaMA üzere Aka lisan Modellerine (LLM’ler) dayalı Chatbot’lar teknoloji dünyasını kasıp kavurmaya devam ederken manzara sınıflandırma, imaj segmentasyonu üzere Temel lisan modellerini biraz unuttuk. Meta ise bunu Segment Anything ile bizlere devrimsel bir halde hatırlatıyor. Meta’dan devrimsel Yapay zeka modeli
Sosyal Medya devi Facebook’un anne şirketi Meta, görüntü segmentasyonu (görüntü bölütlemesi) modelini ve bunun bütün bilgi setini kullanıma sürdü. Meta geliştirdiği araca Segment Any Model (SAM) ismini verirken şimdiye kadarki en Aka segmentasyon data kümesi olan SA-1B Dataset’i de Aleni kaynak haline getirdi.
SAM, kullanıcıların objeleri sadece bir tıklamayla yahut objeyi iç etmek ve dış tutmak için noktalara etkileşimli olarak tıklayarak kısımlara ayırmasına İmkan tanıyor. SAM, bir imajdaki bütün objeleri otomatik olarak tespit edip maskeleyebilir. SAM, imaj gömme sürecini evvelce hesapladıktan sonra gerçek vakitli olarak rastgele bir istem için bir segmentasyon maskesi oluşturabiliyor ve modelle gerçek vakitli etkileşime müsaade veriyor. SA-1B Dataset tarafındaysa 11 milyon lisanslı imaj üzerinden elde edilen 1.1 milyardan Çok segmentasyon maskesi bulunuyor. SA-1B’in var segmentasyon bilgi setlerinden 400 kat daha Çok maskeye sahip olduğu belirtiliyor.
Segment Anything modeli, eğitim setinin bir kesimi olmasalar bile fotoğraf ve görüntülerdeki objeleri tespit edebiliyor. Birebir zamanda metin girdilerine de müsaade veriyor. Örneğin, bir görsel eklediniz ve o görseldeki bulunan kedileri seçmek istediniz. Girdi kısmına “kedi” yazmanız bunun için kâfi oluyor. Segment Anything birebir vakitte öbür modeller Birlikte de çalışabiliyor. Biricik bir imaj kullanarak bir objenin 3D olarak yine oluşturulmasına Yardımcı olabilir yahut karma gerçeklik başlığından alınan manzaralardan yararlanabilir.
Meta tıpkı zamanda Segment Anything için bir demo da kullanıma sundu. var görseller yahut yüklediğiniz görseller üzerinden modeli deneyimleyebilirsiniz. Bu model günlük hayatımızda sık sık kullandığımız bir araç olarak girmese de kullandığımız sistemlerin altyapısına eklenen hayati bir araç olabilir. Akla birinci gelen bu tip modellerin toplumsal medya platformlarına eklenmesi olabilir. Bu araçlar bir görselin gerçek mi yoksa Düzmece mi olduğunun anlaşılmasında bile kullanılabilir.
Yorum Yok