一个类似于segment anything的新模型

如果您正在寻找一个类似于Segment Anything的新模型，我建议您考虑以下几个模型：

1. U-Net: U-Net是一种用于图像分割的卷积神经网络。它以编码器-解码器结构为基础，通过在不同层次上连接对应的解码器和编码器层，将输入图像转换为对应的分割图像。

2. Mask R-CNN: Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的图像分割模型。它在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个分支，用于生成每个目标实例的掩码。

3. DeepLab V3+: DeepLab V3+是一种在语义分割任务中表现出色的深度卷积神经网络。它使用分离卷积来捕获多尺度特征，并利用空间金字塔池化来处理不同比例的物体。

这些模型都是在图像分割任务中非常成功的新模型，可以根据您的具体需求选择其中一个来使用。

相关问题

segment anything模型

Segment Anything模型是FAIR的最新突破，它旨在为图像分割创建一个基础模型，该模型可以使用提示工程适应各种下游任务。该模型与以前的模型进行了比较，研究人员正在积极探索减轻潜在偏见、解决内容生成问题以及开发安全可控的人工智能系统的方法。该模型支持可提示的分割任务，并且有相应的数据集和模型架构支持。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Nikolaj Buhl : Segment Anything 模型 (SAM) 解释](https://blog.csdn.net/m0_60920298/article/details/130042868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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segment_anything模型大小

由于没有具体指明是哪个模型，我无法提供确切的答案。Segment Anything是一个相对较新的技术，目前市场上有很多不同的基于Segment Anything的模型。不同的模型大小会有所不同，通常来说，模型越大，需要的存储空间和计算资源就越多。一些比较大的Segment Anything模型可能需要几十GB的存储空间，而一些小型的模型可能只需要几百MB。因此，具体的模型大小取决于你使用的模型是哪一个。