Utiliser l'IA pour découvrir ce qu'il y a dans une image avec mask2former !  Il existe un monde de possibilités en matière de segmentation d'image, et Mask2Former est là pour vous aider à les débloquer. Dans ce guide, je vais vous expliquer comment utiliser cet incroyable modèle d'IA pour la segmentation universelle des images. Je vais vous montrer comment comprendre ses entrées et ses sorties, et comment interagir avec lui à l'aide de code. Le modèle est très bien classé sur  , et nous verrons également comment nous pouvons utiliser cette plateforme pour trouver des modèles similaires et décider lequel nous aimons.   Répliquer le codex  Commençons.  À propos du modèle Mask2Former  Mask2Former, développé par  , est un modèle d'IA conçu pour la segmentation universelle des images. Il vous aide à segmenter les images avec une grande précision et ses applications vont de la détection d'objets à l'édition d'images.   Recherche Facebook  Comprendre les entrées et les sorties du modèle Mask2Former  Avant de plonger dans l'utilisation de Mask2Former, prenons un moment pour comprendre ses entrées et ses sorties.  Contributions  Mask2Former ne nécessite qu'une seule entrée :    : Il s'agit de l'image d'entrée pour la segmentation. La sortie sera la concaténation de la segmentation panoptique (en haut), de la segmentation d'instance (au milieu) et de la segmentation sémantique (en bas). fichier image  Les sorties  Le schéma de sortie du modèle Mask2Former est le suivant :   { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "file": { "type": "string", "format": "uri", "x-order": 0 }, "text": { "type": "string", "x-order": 1 } } }, "x-cog-array-type": "iterator" }  Maintenant que nous avons une meilleure compréhension des entrées et des sorties, passons à l'utilisation réelle du modèle.  Un guide étape par étape pour l'utilisation du modèle Mask2Former  Interagissez avec la démo du modèle sur Replicate  Si vous n'êtes pas prêt à coder, vous pouvez interagir directement avec la "démo" du modèle sur Replicate via son interface utilisateur. C'est une bonne façon de jouer avec les paramètres du modèle et d'obtenir des commentaires et une validation rapides. Si vous souhaitez utiliser le codage, ce guide vous expliquera comment interagir avec l'API Replicate du modèle.  Étape 1 : Installez le client Node.js  Tout d'abord, vous devez installer le client Node.js :   npm install replicate  Étape 2 : Authentifiez-vous avec votre jeton d'API  Ensuite, copiez votre jeton d'API et authentifiez-vous en le définissant comme variable d'environnement :   export REPLICATE_API_TOKEN=[token]  Étape 3 : exécuter le modèle  Vous pouvez maintenant exécuter le modèle à l'aide du code suivant :   import Replicate from "replicate"; const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); const output = await replicate.run( "facebookresearch/mask2former:97c0c2edeeb7c120c2859dca4fdee58d185131f79c857ba519e3a5cb7cdd7c66", { input: { image: "your_input_image_here" } } );  Étape 4 : Configurer un webhook (facultatif)  Vous pouvez spécifier une URL de webhook à appeler lorsque la prédiction est terminée. Cela peut être utile si vous souhaitez recevoir des mises à jour de manière asynchrone. Voici un exemple de configuration d'un webhook :   const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "97c0c2edeeb7c120c2859dca4fdee58d185131f79c857ba519e3a5cb7cdd7c66", input: { image: "your_input_image_here" }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] });  Pour plus d'informations, consultez la documentation du webhook sur Replicate.  Aller plus loin - Trouver d'autres modèles de segmentation d'image avec le codex répliqué  Replicate Codex est une ressource fantastique pour découvrir des modèles d'IA qui répondent à divers besoins créatifs, y compris la segmentation d'images. Il s'agit d'une base de données entièrement consultable, filtrable et étiquetée de tous les modèles sur Replicate, et vous permet également de comparer les modèles et de trier par prix ou d'explorer par créateur. C'est gratuit, et il contient également un e-mail récapitulatif qui vous avertira lorsque de nouveaux modèles sortiront afin que vous puissiez les essayer.  Si vous souhaitez trouver des modèles similaires à Mask2Former...  Étape 1 : Visitez la réplique du codex  Dirigez-vous vers  pour commencer votre recherche de modèles similaires.   Répliquer le codex  Étape 2 : Utilisez la barre de recherche  Utilisez la barre de recherche en haut de la page pour rechercher des modèles avec des mots clés spécifiques, tels que "segmentation d'image" ou "détection d'objet". Cela vous montrera une liste de modèles liés à votre requête de recherche.   Étape 3 : filtrer les résultats  Sur le côté gauche de la page des résultats de recherche, vous trouverez plusieurs filtres qui peuvent vous aider à affiner la liste des modèles. Vous pouvez filtrer et trier les modèles par type (image à image, texte à image, etc.), coût, popularité ou même créateurs spécifiques.  En appliquant ces filtres, vous pouvez trouver les modèles qui correspondent le mieux à vos besoins et préférences spécifiques. Par exemple, si vous recherchez un modèle de segmentation d'image qui est le plus populaire, vous pouvez simplement rechercher puis trier par popularité.  Conclusion  Dans ce guide, nous avons exploré la puissance du modèle Mask2Former pour la segmentation universelle des images et comment interagir avec lui à l'aide de code. Nous avons également discuté de la manière d'exploiter les fonctionnalités de recherche et de filtrage de Replicate Codex pour trouver des modèles similaires et comparer leurs résultats, ce qui nous permet d'élargir nos horizons dans le monde de la segmentation d'images basée sur l'IA.  J'espère que ce guide vous a inspiré à explorer les possibilités créatives de l'IA et à donner vie à votre imagination. N'oubliez pas de vous abonner pour plus de tutoriels, des mises à jour sur les modèles   nouveaux et améliorés, et une mine d'inspiration pour votre prochain projet créatif. d'IA  Vous pouvez aussi me suivre sur  pour plus de contenu lié à l'IA.   Twitter  Également publié ici.

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Une introduction à Mask2Former et à la segmentation d'image universelle

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