就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
2021年以来，自动驾驶赛道进入爆发期，该行业成为大厂以及初创企业的必争之地。其中众多公司都采用了计算机视觉作为自动驾驶的技术底座，通过图像分割技术，汽车才能够有效理解道路场景，分清楚哪里是路，哪里是人。除了自动驾驶领域，图像分割技术也常出现在其他重要的场景中，比如：医疗图像分割：帮助医生进行诊断测试卫星图像分析：适合深入研究大量图像数据影像娱乐类App：人像抠图、避免视频弹幕遮住人脸因此，图像分割技术的应用十分重要且广泛。HMSCore机器学习服务图像分割服务采用了具有创新意义的语义分割框架。这种框架将图像中的每个像素点都标签化，即使是发丝细节都可以清晰完整的保留。另外，图像分割服务还提升了
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绿幕抠图是影视制作过程中常见的技术手段，常用于视频中抠除并替换背景，通过后期加工实现视频剪辑制作的更多可能性。然而，绿幕抠图技术制作成本费时费力，无法应用于日常生活。华为视频编辑服务近期上线目标分割能力，可通过AI智能抠图精细化分割视频中的目标物体，并且不局限于特定的物体类别，在主体明确、背景相对简单的视频中进行主体和背景的分割，可以取得不错的处理效果。应用场景目标分割能力多应用于视频直播、在线教育、论坛会议等场景。比如，在卖货直播的场景中，可以将直播背景替换成商品详情页的轮播画面，便于用户及时了解商品；在线上论坛或者视频会议中，将背景替换成PPT内容或者办公场景，营造学习办公的严肃氛围。同样
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最近，“你这背景太假了”席卷全网。由于身后风景太优美，被网友质疑背景太假，某主播为了自证，直接把手里的桶扔进了背后的水里。短短几天时间播放量几十亿，引发了全网P图狂潮，网友在短视频App里将其人像抠出来，替换了不同的背景，各类创意视频很快冲上热搜。现如今，视频人像抠图有着广泛应用。在直播App里可以为人像增加各种背景特效、贴纸道具等，提供更加丰富的娱乐氛围；会议App里可以替换背景，保护用户隐私；教育类App中可以将背景替换为课件等内容；而在短视频App里人像抠图能给用户更多发挥空间，无需绿幕拍摄和后期制作也可以轻松拍摄穿越时空的震撼大片。那么，App如何实现一键提取人像功能呢？HMSCore
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目录一.简介二.效果演示三.源码下载四.猜你喜欢零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES函数零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLESGPUImage使用零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>Op
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