« Segment Anything » : différence entre les versions

Dernière version du 6 octobre 2026 à 21:02

Définition

Segment Anything Model (SAM) : un nouveau modèle d'IA de Meta AI qui peut "découper" n'importe quel objet, dans n'importe quelle image, en un seul clic SAM est un système de segmentation rapide avec une généralisation sans prise de vue à des objets et des images inconnus, sans nécessiter de formation supplémentaire.

Robotique - Un modèle de fondation pour la segmentation d'images par Meta AI qui peut segmenter n'importe quel objet dans n'importe quelle image à partir d'un point, d'une boîte ou d'une invite textuelle. SAM fournit des masques de segmentation sans classe avec généralisation zéro-shot. En robotique, SAM permet la segmentation d'objets en vocabulaire ouvert pour la préhension et la manipulation sans entraînement spécifique à la tâche.

Français

Segment Anything

Anglais

SAM

Segment Anything Model

Sources

Source : arxiv

Source : segment-anything

Source : Robotic Center

LEXIQUE DE LA ROBOTIQUE

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-==en construction==
+== Définition ==
+Segment Anything Model (SAM) : un nouveau modèle d'IA de Meta AI qui peut "découper" n'importe quel objet, dans n'importe quelle image, en un seul clic  SAM est un système de segmentation rapide avec une généralisation sans prise de vue à des objets et des images inconnus, sans nécessiter de formation supplémentaire.
-== Définition ==
+'''Robotique''' - Un modèle de fondation pour la segmentation d'images par Meta AI qui peut segmenter n'importe quel objet dans n'importe quelle image à partir d'un point, d'une boîte ou d'une invite textuelle. SAM fournit des masques de segmentation sans classe avec généralisation zéro-shot. En robotique, SAM permet la segmentation d'objets en vocabulaire ouvert pour la préhension et la manipulation sans entraînement spécifique à la tâche.
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 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+''' Segment Anything'''
 == Anglais ==
-''' Segment Anything'''
+''' SAM'''
- Segment Anything (SA) project: a new task, model, and dataset for image segmentation. Using our efficient model in a data collection loop, we built the largest segmentation dataset to date (by far), with over 1 billion masks on 11M licensed and privacy respecting images. The model is designed and trained to be promptable, so it can transfer zero-shot to new image distributions and tasks. We evaluate its capabilities on numerous tasks and find that its zero-shot performance is impressive -- often competitive with or even superior to prior fully supervised results. We are releasing the Segment Anything Model (SAM) and corresponding dataset (SA-1B) of 1B masks and 11M images at this https URL to foster research into foundation models for computer vision.
-<small>
+''' Segment Anything Model'''
+==Sources==
 [https://arxiv.org/abs/2304.02643   Source : arxiv]
+[https://segment-anything.com/   Source : segment-anything]
+[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary    Source : Robotic Center]
+{{Modèle:Robotique}}
+[[Catégorie:Robotique]]
+[[Catégorie:ENGLISH]]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+[[Catégorie:GRAND_LEXIQUE_FRANÇAIS]]

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