Приключение SAM в Японии или как компьютерное зрение видит гейшу
Привет! Мы занимаемся разметкой данных для ИИ: экспертно и с большой любовью. Прочитав статью вы узнаете как алгоритму отличить гейшу от китаянки, кто такая майко, как не перепутать лапшу с автобусом и правильно найти тунца. Практически сразу после выхода zero-shot модели SAM (Segment Anything Model) для компьютерного зрения мы с командой активно ее внедрили в свою платформу Элементари и стали использовали в разных задачах. Хочется поделиться опытом и ответить на самый популярный вопрос - насколько SAM ускоряет разметку данных? В статье будет очень много гифок и интерактива.