Mask2Former とユニバーサル イメージ セグメンテーションの概要

mask2former で AI を使用して画像の内容を調べます!

画像セグメンテーションに関しては可能性の世界があり、Mask2Former はそれらの可能性を解き放つ手助けをします。このガイドでは、ユニバーサル イメージ セグメンテーションにこの驚くべき AI モデルを使用する方法について説明します。その入力と出力を理解する方法と、コードを使用して対話する方法を示します。モデルが上位にランクインコーデックスを複製、また、このプラットフォームを使用して類似のモデルを見つけ、どれが好きかを決定する方法についても説明します。

さぁ、始めよう。

Mask2Former モデルについて

によって開発されたMask2Formerフェイスブックリサーチ、ユニバーサル イメージ セグメンテーション用に設計された AI モデルです。画像を非常に正確にセグメント化するのに役立ち、その用途は物体検出から画像編集まで多岐にわたります。

Mask2Former モデルの入力と出力を理解する

Mask2Former の使用に飛び込む前に、その入力と出力を理解しておきましょう。

入力

Mask2Former に必要な入力は 1 つだけです。

• image file : セグメンテーションの入力画像です。出力は、パノプティック セグメンテーション (上)、インスタンス セグメンテーション (中)、セマンティック セグメンテーション (下) の連結になります。

出力

Mask2Former モデルの出力スキーマは次のとおりです。

 { "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" }

入力と出力の理解が深まったので、実際にモデルを使用することに移りましょう。

Mask2Former モデルを使用するためのステップバイステップ ガイド

Replicate でモデルのデモを操作する

コーディングに慣れていない場合は、UI を介して Replicate でモデルの「デモ」を直接操作できます。これは、モデルのパラメーターを操作して、フィードバックと検証をすばやく取得するための優れた方法です。コーディングを使用したい場合は、このガイドでモデルのレプリケート API を操作する方法について説明します。

ステップ 1: Node.js クライアントをインストールする

まず、Node.js クライアントをインストールする必要があります。

 npm install replicate

ステップ 2: API トークンで認証する

次に、API トークンをコピーし、それを環境変数として設定して認証します。

 export REPLICATE_API_TOKEN=[token]

ステップ 3: モデルを実行する

これで、次のコードを使用してモデルを実行できます。

 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" } } );

ステップ 4: Webhook をセットアップする (オプション)

予測が完了したときに呼び出される Webhook URL を指定できます。これは、更新を非同期で受け取りたい場合に便利です。 Webhook を設定する方法の例を次に示します。

 const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "97c0c2edeeb7c120c2859dca4fdee58d185131f79c857ba519e3a5cb7cdd7c66", input: { image: "your_input_image_here" }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] });

詳細については、Replicate の webhook ドキュメントを参照してください。

さらに進める - Replicate Codex で他の画像セグメンテーション モデルを見つける

Replicate Codex は、画像のセグメンテーションを含むさまざまなクリエイティブ ニーズに対応する AI モデルを発見するための素晴らしいリソースです。これは、Replicate のすべてのモデルの完全に検索、フィルター、タグ付けされたデータベースであり、モデルを比較して価格で並べ替えたり、作成者別に探索したりすることもできます。無料で、新しいモデルが出たときに通知するダイジェスト メールも付いているので、試してみることができます。

Mask2Former に類似したモデルを見つけることに興味がある場合は...

ステップ 1: レプリケート コーデックスにアクセスする

に向かうコーデックスを複製類似モデルの検索を開始します。

ステップ 2: 検索バーを使用する

ページ上部の検索バーを使用して、「画像セグメンテーション」や「オブジェクト検出」などの特定のキーワードでモデルを検索します。これにより、検索クエリに関連するモデルのリストが表示されます。

ステップ 3: 結果をフィルタリングする

検索結果ページの左側には、モデルのリストを絞り込むのに役立ついくつかのフィルターがあります。モデルの種類 (画像から画像、テキストから画像など)、コスト、人気、または特定の作成者によって、モデルをフィルター処理および並べ替えることができます。

これらのフィルターを適用することで、特定のニーズや好みに最適なモデルを見つけることができます。たとえば、最も人気のある画像セグメンテーション モデルを探している場合は、検索して人気順に並べ替えることができます。

結論

このガイドでは、ユニバーサル イメージ セグメンテーションのための Mask2Former モデルの機能と、コードを使用してそれを操作する方法について説明しました。また、Replicate Codex の検索およびフィルター機能を活用して類似のモデルを見つけ、それらの出力を比較する方法についても説明しました。これにより、AI を利用した画像セグメンテーションの世界で視野を広げることができます。

このガイドが、AI の創造的な可能性を探求し、あなたの想像力に命を吹き込むきっかけになったことを願っています。より多くのチュートリアル、新しく改善されたAIモデルの更新、および次の創造的なプロジェクトのための豊富なインスピレーションを得るために購読することを忘れないでください。

私をフォローすることもできますツイッターより多くの AI 関連のコンテンツをご覧ください。

こちらにも掲載。