Meta, Tıpkı İnsan Gibi Etraftaki Nesneleri Birbirinden Ayırt Edebilen Yapay Zekasını Tanıttı: SAM

Son bir yılda herkesin kullanabileceği kadar kolay ve faydalı hale getirilen yapay zekâ teknolojileri, takip etmesi zor bir şekilde ilerlemeye devam ediyor. Resimleri bile yorumlayabilen ChatGPT için GPT-4 büyük merakla takip edilirken bugün, Meta’dan da büyük bir duyuru geldi.

7.04.2023 05:00:23 tarihinde yayınlandı.

Son bir yılda herkesin kullanabileceği kadar kolay ve faydalı hale getirilen yapay zekâ teknolojileri, takip etmesi zor bir şekilde ilerlemeye devam ediyor. Resimleri bile yorumlayabilen ChatGPT için GPT-4 büyük merakla takip edilirken bugün, Meta’dan da büyük bir duyuru geldi.

Facebook, Instagram ve WhatsApp’ın çatı şirketi ve metaverse dünyasının en büyük destekçisi olan şirket, görsellerde nesneleri ayırt edebilen yapay zekâ geliştirdi. “Segment Anything Model (SAM – Her Şeyi Bölümlendirin)” adıyla duyurulan yapay zekâ, özellikle artırılmış gerçeklik dünyasına büyük bir katkı sunabilir.

.content-slider{ overflow: hidden; width: calc(100% + 60px); margin-top: 16px; padding-bottom: 57.8%; padding-top: 1.38889rem; position: relative; } .content-slider .img { position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; background-size: cover; } .content-slider .foreground-img { width: 50%; } .content-slider .slider { position: absolute; -webkit-appearance: none; appearance: none; width: 100%; height: 100%; background: transparent; outline: none; margin: 0; transition: all 0.2s; display: flex; justify-content: center; align-items: center; top: 0px; left: 0px; } .content-slider .slider::-webkit-slider-thumb { -webkit-appearance: none; appearance: none; width: 20px; padding-bottom: 60%; padding-top: 1.38889rem; background: transparent; cursor: pointer; outline: none; box-shadow: none; border:none; } .content-slider .slider::-moz-range-thumb { width: 20px; padding-bottom: 60%; padding-top: 1.38889rem; background: white; cursor: pointer; outline: none; box-shadow: none; border:none; } .content-slider .slider-button { pointer-events: none; position: absolute; width: 30px; height: 30px; border-radius: 50%; background-color: white; left: calc(50% - 15px); top: calc(50% - 15px); display: flex; justify-content: center; align-items: center; } .content-slider .slider-button:after { content: ""; padding: 3px; display: inline-block; border: solid #5d5d5d; border-width: 0 2px 2px 0; transform: rotate(-45deg); } .content-slider .slider-button:before { content: ""; padding: 3px; display: inline-block; border: solid #5d5d5d; border-width: 0 2px 2px 0; transform: rotate(135deg); } .content-slider .slider-line { pointer-events: none; position: absolute; width: 6px; height: 100%; background-color: white; left: calc(50% - 3px); top: 0; display: flex; justify-content: center; align-items: center; } @media (max-width: 767px){ .content-slider { width: 100%; margin: 0; padding-top: 0; } }

SAM’i bir örnek üzerinden anlatmak daha anlaşılır olacaktır. Kafanızı ekrandan kaldırıp şöyle bir etrafa bakın. Etrafınızdaki her bir nesneyi ayrı ayrı ayırt edebiliyor ve tanımlayabiliyorsunuz, değil mi? İşte SAM de tam olarak bunu yapabiliyor.

Elbette bugüne kadar SAM’e benzer teknolojilerle karşılaştık. Adobe’un Photoshop’taki özne, nesne ve gökyüzü seçicisi bile bunlardan biriydi. Fakat SAM, bir görüntü içindeki nesneleri çok daha yüksek doğrulukla seçebiliyor. Üstelik bunu daha önce eğitilmediği türden görüntüler üzerinde bile yapabiliyor.

Meta’nın paylaştığı açıklamaya göre SAM, nesnelerin kendisini değil, 'nesne' dediğimiz şeyin ne olduğunu öğrenmiş durumda. Bu da SAM’e daha önce hiç karşılaşmadığı nesneleri bile seçme imkânı sunuyor. Ayrıca bu yetenek, SAM’in ekstra eğitime ihtiyaç duymamasını da sağlıyor.

Meta’ya göre SAM’in kullanım alanları fazlasıyla geniş. Bu teknoloji, görüntüdeki herhangi bir nesneyi dışa aktarma imkânı sunabilir, artırılmış gerçekliğin hayatımızda yaygınlaştığı günlerde dijitalin gerçekliğimize karışmasına destek olabilir, bilimsel çalışmalara yardımcı olabilir, yeni yapay zekâ teknolojilerinin temelini oluşturabilir. SAM’in kullanım alanı, tamamen bizim hayal gücümüzle sınırlı durumda.

Meta, herkesin bu teknolojiyi denemesini sağlamak için SAM’e özel bir demo sayfası oluşturdu. Bu sayfada hazır görselleri üzerinde nesnelerle etkileşimde bulunabilirsiniz. SAM’i kendi görsellerinizde kullanmak içinse GitHub sayfasına ulaşarak kaynak kodları edinebilirsiniz.

İLGİLİ HABER Meta, 14 Mayıs Türkiye Genel Seçimleri İçin Seçim Operasyon Merkezi Kurdu


Kaynak webtekno.com

 

Windows 11 İçin Gerekli Olan TPM 2.0’ın Varlığı Nasıl Kontrol Edilir ve Nasıl Aktifleştirilir?

Microsoft, Windows 11’i 24 Haziran tarihinde tanıttı ve yeni işletim sistemi, yeni arayüzü ve özellikleriyle pek çok kişinin şimdiden beğenisini toplamayı başardı. Fakat ortaya büyük bir problem de çıktı: Windows 11’i çalıştırmak isteyen tüm cihazlarda (Microsoft tarafından onaylanan özel sistemler hariç) ‘Güvenilir Platform Modülü 2.0 (TPM 2.0)’ isimli bir donanım arandığı açıklandı.

Türksat 5B Uydusu, SpaceXin Falcon 9 Roketiyle Uzaya Gönderildi

Geçtiğimiz yılın ocak ayında 30 yıl görev süresi bulunan haberleşme uydusu Türksat 5A, Elon Musk’ın şirketi SpaceX ile uzaya gönderilmişti. Geçtiğimiz haftalarda da Türkiye’nin sıradaki haberleşme uydusu Türksat 5B’nin 19 Aralık günü, yani bugün ABD’den yine SpaceX’in Falcon 9 roketi ile gönderileceği duyurulmuş ve heyecanlı bekleyiş başlamıştı. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi de geçtiğimiz hafta Türksat 5B’nin, çocuklar tarafından hazırlanan bir NFT eseriyle uğurlanacağını açıklamıştı.

Twittera Kullanıcıların Telefon Numaralarını Paylaştığı İçin 150 Milyon Dolar Ceza (Bu Ceza Çok Olmuş, Kulağını Çekseydiniz)

ABD Federal Ticaret Komisyonu (FTC), dünyanın en popüler mikroblog platformlarından Twitter'a açtığı soruşturmayı tamamladı. Yetkililer tarafından yapılan açıklamalara göre Twitter, kullanıcılara telefon numaralarının ve e-postalarının çift faktörlü kimlik doğrulama için kullanılacağını söylemiş olsa da 2014 ila 2019 yılları arasında reklam amacıyla kullanmıştı. Soruşturmaya göre reklamverenler, kullanıcıların bu verilerini hedef kitle oluşturmak için kullandılar...