STREET ART UTOPIABy Sam3 – In Blanca, Spain
On Facebook. By Sam3 in Blanca, Spain.https://streetartutopia.com/2013/06/20/by-sam3-in-blanca-spain/
Top Rated Street Art – “Perfect; fits beautifully into the surroundings. Way to make something magical :)”
[…]
By Sam3 – “Voluntas” in Vila Real, Spain
On Facebook. By Sam3. In Vila Real, Spain.https://streetartutopia.com/2014/05/02/sam3-voluntas-vila-real-spain/
sayzardUltralytics (@ultralytics)
Meta의 SAM 3 모델을 Ultralytics와 함께 사용하여 고품질 세그멘테이션을 실행할 수 있다는 안내입니다. 프롬프트 기반 세그멘테이션과 자동 마스크 생성을 통해 이미지와 비디오 전반의 다양한 실제 장면에서 정밀한 객체 마스크를 제공한다고 홍보합니다.
Ultralytics (@ultralytics) on X
Run high-quality segmentation with @AIatMeta SAM 3 using Ultralytics! 🧠 Perform prompt-based segmentation and automatic mask generation to deliver precise object masks for images and videos across diverse real-world scenes. Read more ➡️ https://t.co/9i3LI7Ijwm #VisionAI
AA (@measure_plan)
배구용 컴퓨터 비전 모델에 개선을 적용했다는 업데이트로, 이제 실내와 비치 배구 모두 지원하고 경기 중 카메라 움직임 보정을 위해 광류(optical flow) 알고리즘을 추가했다고 보고했습니다. 워크플로우는 Roboflow Rapid + SAM3 + Python 기반이라고 설명합니다.
AA (@measure_plan) on X
made some improvements to the volleyball computer vision model: — program now works for indoor and beach volley — added an optical flow algorithm to compensate for camera movement during play same workflow using roboflow rapid + SAM3 + python, more details in QT thanks to
AA (@measure_plan)
비치 배구 분석용 컴퓨터 비전 모델을 학습했다고 공유. Roboflow Rapid와 SAM3, Python을 사용해 선수·공·네트 검출을 구현하고 터치 수, 속도, 높이, 네트 통과 등 통계 자동 수집 및 시각화를 수행한 프로토타입이며, 개인 선수 분석으로 확장 가능함을 시사.
AA (@measure_plan) on X
i trained a computer vision model for beach volleyball analysis — using roboflow rapid + SAM3 + python for detection of players, ball, net — automated stat collection and dataviz for ball touches, speed, height, net crosses could expand this prototype for individual player
HabrАвтоматизация подготовки датасета для задачи сегментации объектов: от сбора данных до готового прототипа за пару дней
Проблема Представьте ситуацию: у вас задача: нужно сделать прототип проекта, который требует обучения модели сегментации на специфичных данных. Классический подход — это недели и даже месяцы ручной работы: • Сбор и запись данных • Удаление дубликатов вручную • Ручная разметка тысяч изображений (Это и деньги, и время) • Валидация качества данных (Это тоже и деньги, и время) • Подготовка датасета для обучения Для маленькой команды, стартапа, это ну прям А что если весь этот процесс можно автоматизировать и сократить с недель до нескольких минут? Именно такую систему мы разработали буквально за один день для нового прототипного проекта.
https://habr.com/ru/articles/982112/
#SAM3 #YOLO #computervision #deeplearning #activelearning #cvat #embeddings #milvus
Автоматизация подготовки датасета для задачи сегментации объектов: от сбора данных до готового прототипа за пару дней
Проблема Делаем в свободное время робототехнический проект, нужно сделать прототип , который требует обучения модели сегментации на специфичных данных, а также должен мочь масштабироваться. Типы...
AI Daily PostThe new SAM3 model pushes segmentation further—using concept segmentation it can hunt down any object described by a text prompt, a reference patch, or natural‑language cues. Open‑source vision just got smarter, and the Segment Anything Playground now supports this leap. Dive into how SAM3 bridges language and image understanding. #SAM3 #ConceptSegmentation #OpenSourceVision #TextPrompt
🔗 https://aidailypost.com/news/sam3-uses-concept-segmentation-locate-any-object-described-images
Alessio Pomaro🧠 Grazie al progetto open-source comfyui_sam3, è possibile integrare #SAM3 direttamente nei workflow di #ComfyUI.
👉 I dettagli: https://www.linkedin.com/posts/alessiopomaro_meta-sam-comfyui-activity-7399423793330462720-ZMO5
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✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://bit.ly/newsletter-alessiopomaro
AI SparkupMeta SAM 3 공개: 텍스트만으로 영상 속 객체 추적, 정확도 2배 향상
Meta SAM 3는 텍스트 프롬프트만으로 영상 속 객체를 검출·추적합니다. 기존 대비 2배 향상된 정확도와 오픈소스 공개로 창작·개발 도구의 새 가능성을 엽니다.