100.daum.net백과사전Anything음반 정보 《Anything》는 1986년에 발매된 댐드의 음반이다. MCA Inc.에 의해 발매되었다. Certification Table Entry 전거 통제백과사전 검색 더보기출처: 위키백과namu.wikiAnything - 나무위키SWV의 싱글이며 이들의 데뷔 앨범 It's About Time의 일곱번째 싱글로, 듀언 마틴, 리온 로빈슨, 투팍 샤커, 버니 맥이 주연을 맡은 영화 "Above the Rim"의 사운드트랙 앨범 Above the Rim - The Soundtrack의 첫 싱글로 1994년에 발매되었다.
아티스트
SWV(It's About Time 앨범 버전), SWV featuring Ol' Dirty Bastard, Method Man, U-God(올드 스쿨 라디오 버전)
발매일
1994년
장르
R&B(It's About Time 앨범 버전), R&B, 힙합, 뉴 잭 스윙(올드 스쿨 라디오 버전)
재생시간
2:48(It's About Time 앨범 버전), 4:55(올드 스쿨 라디오 버전)
레이블
RCA
개요오디오/뮤직 비디오가사차트 성적2024.05.04웹문서 검색 더보기Anything(3T) - 나무위키Anything(Jaheim) - 나무위키
Life Turning Point취미 분야 크리에이터스테이플 디퓨전 이미지 변경 inpaint anything(무료)7간단하게 변경을 해보는 것을 해보겠습니다. 프로그램을 실행을 시켜서 상단에 Extensions에 들어가서 Available을 클릭 Load frome 클릭을 한후 inpaint anything을 검색을 한 후 설치를 진행 설치가 되었다면 installed클릭 후 apply 버튼을 클릭을 해줍니다. 원하시는 사진을 드래그해서 올려주시고 run이라는 단어가...포토샵ai장원영아이브인공지능 그림AIART2024.05.08블로그 검색 더보기hsejun07.tistory.com프린이씨롯메Segment Anything in 3D with NeRFsAbstract최근 Segment Anything Model (SAM)은 2D 이미지에서 모든 것을 세그먼트할 수 있는 강력한 비전 파운데이션 모델로 부상했습니다. 이 논문은 SAM을 3D 객체로 일반화하는 것을 목표로 합니다. 저희는 3D에서 비용이 많이 드는 데이터 획득 및 주석 절차를 복제하는 대신, 멀티-뷰 2D 이미지를 3D 공간에 연결하는 저렴하고 기성품인 Neural Radiance Field (NeRF)를 활용하여 효율적인 솔루션을 설계합니다. 저희는 제안된 솔루션을 3D의 Segment Anything의 경우 SA3D라고 부릅니다1 Introduction컴퓨터 비전 커뮤니티는 모든 시나리오와 2D 또는 3D 이미지 데이터에 대해 기본 작업(예: 세그멘테이션)을 수행할 수 있는 비전 파운데이션 모델을 추구해 왔습니다. 최근 Segment Anything Model (SAM) [25]이 등장하여 2D 이미지에서 모든 것을 세그먼트할 수 있는 능력으로 인해 많은 관심을 끌었지만 SAM의 기능을 3D 장면에 일반화하는 것은 대부분 알려지지 않은 채로 남아 있습니다. SAM의 파이프라인을 복제하여 대규모 3D 장면을 수집하고 반자동으로 주석을 달 수 있지만 대부분의 연구 그룹에서는 비용이2 Related Work2D Segmentation FCN [36]이 제안된 이후, 2D 이미지 세그멘테이션에 대한 연구는 급속한 성장을 경험했습니다. 수많은 연구 [18, 24, 4, 71]에 의해 세그멘테이션의 다양한 하위 분야가 깊이 탐구되었습니다. 트랜스포머 [58, 10]가 세그멘테이션 분야에 진입함에 따라 많은 새로운 세그멘테이션 아키텍처 [72, 7, 6, 52, 63]가 제안되었고 전체 세그멘테이션 분야가 더욱 발전했습니다. 이 분야의 최근 중요한 돌파구는 Segment Anythy Model (SAM) [25]입니다. 새로운 비전 파운데이3 Method이 섹션에서는 먼저 Neural Radiance Fields (NeRFs)와 Segment Anything Model (SAM)에 대해 간략하게 설명합니다. 그런 다음 SA3D의 전체 파이프라인을 소개합니다. 마지막으로 SA3D의 각 구성 요소 설계를 자세히 시연합니다. 3.1 Preliminaries Neural Radiance Fields (NeRFs) 멀티-뷰 2D 이미지의 학습 데이터 세트 I가 주어지면 NeRF [38]는 점의 공간 좌표 x ∈ R^3 및 뷰 방향 d ∈ S^2를 해당 컬러 c ∈ R^3 및 볼륨 밀도 σ4 Experiments이 섹션에서는 다양한 데이터 세트에서 SA3D의 세그멘테이션 능력을 정량적으로 평가합니다. 그런 다음 인스턴스 세그멘테이션, 파트 세그멘테이션, 텍스트 프롬프트 세그멘테이션 등을 수행할 수 있는 SA3D의 다양한 활용성을 정성적으로 보여줍니다. 4.1 Datasets 정량적 실험을 위해 Neural Volumetric Object Selection (NVOS) [47], SPIn-NeRF [39] 및 Replica [51] 데이터 세트를 사용합니다. NVOS [47] 데이터 세트는 여러 개의 전방 장면을 포함하는 LLFF 데이터 세5 Discussion실험 결과 외에도 SAM과 NeRF를 통합하는 예비 연구, 즉 2D 파운데이션 모델과 3D 표현 모델에서 몇 가지 통찰력을 제공하기를 바랍니다. 그림 6: LLFF-fern [37] 장면의 SAM에 의한 2D 세그멘테이션 결과와 SA3D에 의한 3D 세그멘테이션 결과. SA3D는 SAM 세그멘테이션 결과에서 누락된 더 많은 세부 정보를 생성합니다. 먼저, NeRF는 SAM의 세그멘테이션 품질을 향상시킵니다. 그림 6에서 저희는 SA3D가 SAM의 세그멘테이션 오류를 제거하고 구멍 및 가장자리와 같은 세부 정보를 효과적으로 캡처할 수6 Conclusion이 논문에서는 neural radiance fields (NeRF)를 구조적 prior로 사용하여 SAM을 3D 객체를 세그멘트하는 새로운 프레임워크인 SA3D를 제안합니다. 학습된 NeRF와 단일 뷰의 프롬프트 세트를 기반으로 SA3D는 새로운 2D 뷰 렌더링, 2D 세그멘테이션을 위한 SAM 셀프-롬프팅, 세그멘테이션을 다시 3D 마스크 그리드에 투영하는 반복 절차를 수행합니다. SA3D는 광범위한 3D 세그멘테이션 작업에 효율적으로 적용될 수 있습니다. 저희 연구는 비전 파운데이션 모델을 2D에서 3D로 리프트하는 자원 효율적22컴퓨터 비전 커뮤니티는 모든 시나리오와 2D 또는 3D 이미지 데이터에 대해 기본 작업(예: 세그멘테이션)을 수행할 수 있는 비전 파운데이션 모델을 추구해 왔습니다. 최근 Segment Anything Model (SAM) [25]이 등장하여 2D 이미지에서 모든 것을 세그먼트할 수 있는 능력으로 인해 많은 관심을 끌었지만 SAM의 기능을 3D 장면에 일반화하는 것은 대부분 알려지지 않은 채로 남아 있습니다. SAM의 파이프라인을 복제하여 대규모 3D 장면을 수집하고 반자동으로 주석을 달 수 있지만 대부분의 연구 그룹에서는 비용이2024.05.16Segment Anythingchaksseu.tistory.com이제다시공부하자[논문 리뷰] (SAM) Segment AnythingIntroductionWeb-scale datasets로 pre-trained된 LLM은 NLP에서 zero-shot 및 few-shot에 혁명을 일으켰다. 이런 foundation model은 학습 때 사용한 데이터를 넘어서 tasks와 데이터 분포를 생성할 수 있다. Vision 분야에서는 CLIP, ALIGN 같은 foundation model이 있으며, 이들은 text와 image 인코더를 두 개의 modalities를 align하는 contrastive learning을 사용하여 학습한다. 본 논문의 목표는 image segmentation을Segment Anything TaskTask NLP에서의 prompt 개념을 segmentation에 적용하려고 한다. 이를 promptable segmentation task라고 부른다. 어떤 prompt가 주어지더라도 valid segmentation을 반환하는 것이 목표이다. valid mask는 prompt가 ambiguous하고 여러 물체를 언급하더라도, output은 그 물체들 중 적어도 하나에 대한 reasonable mask여야 한다. 이는 언어모델이 애매한 prompt를 받았을 때 조리 있는 답변을 주는 것과 유사하다. Pre-training 각 훈련Segment Anything ModelSAM은 Figure 4에서 볼 수 있듯이 세 가지 구성 요소로 이루어졌다: Image encoder Flexible prompt encoder Fast mask decoder. Real time performance를 위해 구체적인 tradeoff와 함께 Transformer vision model을 사용한다. Image encoder Vision Transformer를 사전 훈련한 MAE (Masked autoencoder)를 사용하며, 이미지당 한 번만 사용된다. Prompt encoder Prompts를 sparse (Segment Anything Data EngineSegmentation mask 데이터가 인터넷에 충분하지 않기 때문에, 1.1 billion의 mask dataset의 모음인 SA-1B를 만들어낸 data engine을 만들었다. Data engine은 세 가지 단계를 가진다: Model-assisted manual annotation stage Semi-automatic stage Fully automatic stage Assisted-manual stage 처음에 SAM은 public segmentation datasets으로 훈련되었다. 이후 새로운 annotated mSegment Anything DatasetImages 평균 3300*4950 pixels의 이미지를 가져와 이를 1500pixels로 다운샘플링했다. Masks 모든 masks는 automatically 생성된 것 뿐이다. Mask quality 무작위로 샘플을 뽑아 이를 전문 annotator가 작업한 것과 비교했는데, 94% 이상이 90%보다 큰 IoU 값을 가졌다. 기존 모델들은 85-91%의 범위였다. Mask properties 기존의 가장 큰 데이터셋보다, 이미지는 11배 더 많고, mask는 400배 더 많다.Segment Anything RAI AnalysisResponsible AI (RAI) Geographic and income representation 지리적, 경제적으로 평등한 데이터셋 사용했다. Fairness in segmeting people 성별, 나이, 인종 차별이 없도록 했다.Zero-Shot Transfer ExperimentsPromptable segmentation을 증명하기 위한 실험으로, 어느 prompt가 와도 valid mask를 제공한다. 실험에는 다음과 같은 tasks가 포함된다: single foreground point prompt edge detection segment everything segment detected objects (예: instance segmentation) segment objects from free-form text Implementation image encoder로는 MAE pre-trained ViTDiscussionFoundation models “trained on broad data at scale and are adaptable to a wide range of downstream tasks” Compositionality CLIP이 DALL-E에 사용된 것처럼 SAM도 유사하게 사용되기를 원한다. 예를 들어, MCC의 적용, wearable device에 적용 등이 그 예시이다. Limitations 일반적으로는 잘 작동하지만 완벽하지 않다. 미세한 구조를 놓치기도 하고, 연결되지 않은 작은 요소를 환영처럼 만들며, boundary가17Web-scale datasets로 pre-trained된 LLM은 NLP에서 zero-shot 및 few-shot에 혁명을 일으켰다. 이런 foundation model은 학습 때 사용한 데이터를 넘어서 tasks와 데이터 분포를 생성할 수 있다. Vision 분야에서는 CLIP, ALIGN 같은 foundation model이 있으며, 이들은 text와 image 인코더를 두 개의 modalities를 align하는 contrastive learning을 사용하여 학습한다. 본 논문의 목표는 image segmentation을SamMETASegmentationComputer Vision논문 리뷰Segment AnytingFoundation Model2024.04.09blog.outta.aiOUTTA AI Tech Blog[2024-1] 김경훈 - SAM (Segment Anything Model)16원본 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/2304.02643 Segment Anything We introduce the 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...2024.03.19통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기이재형영화 분야 크리에이터영화: 금지된 사랑(Say Anything),23영화 <금지된 사랑>(Say Anything)은 고교를 갓 졸업한 젊은이들의 사랑을 그린 청춘 로맨스 영화다. “뭐든 말해줘요”라는 “Say Anithing”이라는 제목을 왜 “금지된 사랑”이라고 바꾸었는지 모르겠다. 이 영화는 1989년 미국에서 제작되었다. 똑똑하고 유복한 소녀와 변변히 내세울 것 없는 소년의 사랑 이야기...로맨스영화리뷰2023.05.15브런치스토리 검색 더보기g3lu.tistory.com굴러가는 분석가의 일상[논문리뷰] SA(Segment Anything)💡 Segment Anything Task컴퓨터 비전과 NLP 분야에서 prompting 기술을 기반으로 한 few-shot과 zero-shot을 학습은 최근에 큰 각광을 받고 있습니다. 이러한 방법은 작은 양의 레이블 또는 아예 레이블이 없는 데이터로도 모델을 효과적으로 학습이 가능하며, 다양한 하위 task를 해결할 수 있게 되었습니다. 이에 본 논문의 저자들은 다음 토큰 예측 task가 foundation model 사전 학습에 사용이 되는점을 고려하여, Segmentation을 위한 foundation model 구축을 목표로 삼았습니다. 이에 본 논문의 저자는 P💡 Segment Anything ModelSegment Anything Model은 입력 이미지와 Prompt에 대한 특징을 추출할 수 있는 두 개의 인코더와 이를 통해 도출된 표현벡터를 결합해 원하는 객체만 추출할 수 있는 디코더로 구성되어 있습니다. 또한, 본 논문의 저자들은 실시간 성능에 대한 특정 trade-off가 있는 Transformer Vision 기반의 모델을 구축하였습니다. 📌 모델 구성 Image Encoder : MAE라는 사전 학습 방식을 사용해 학습된 Encoder 사용하며, 이미지당 한번 실행되며 모델을 프롬프트하기 전에 적용할 수 있습니다. P💡 Segment Anything Data EngineImage Segmentation을 위한 데이터가 존재 하지않아, SA-1B 라는 데이터 엔진을 구축하였습니다. 이는 세 단계로 구성됩니다. Assitsted-manual stage : Interative segmentation 도구(erase/brush)을 통해 전경/배경 개체 지점을 클릭하여 마스크를 생성하는 단계입니다. 개체에 레이블을 지정하는데 제약을 부과하지 않았으며, stuff와 things를 모두 자유롭게 레이블을 지정하게 하였습니다. 눈에 띄는 순서대로 개체에 레이블을 지정하였으며, 마스크를 주석하는데 30초 이상이3Segment Anything Model은 입력 이미지와 Prompt에 대한 특징을 추출할 수 있는 두 개의 인코더와 이를 통해 도출된 표현벡터를 결합해 원하는 객체만 추출할 수 있는 디코더로 구성되어 있습니다. 또한, 본 논문의 저자들은 실시간 성능에 대한 특정 trade-off가 있는 Transformer Vision 기반의 모델을 구축하였습니다. 📌 모델 구성 Image Encoder : MAE라는 사전 학습 방식을 사용해 학습된 Encoder 사용하며, 이미지당 한번 실행되며 모델을 프롬프트하기 전에 적용할 수 있습니다. Pcomputer visionsegmentationdeep learning2024.04.06티스토리 검색 더보기story.kakao.com김강수의 마음이야기김강수의 마음이야기 - 카카오스토리모든 미덕은 올바른 행위를 통해 요약되어 나타납니다. - 김강수의 마음이야기 - If there's anything you can't stop It's time. If there's anything you don't want to stop It's love. All virtues are made...2024.05.16카카오스토리 검색 더보기영화 크리에이터 보기
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