ՆՅՈՒ ՅՈՐՔ (Azat TV) – Meta-ի ազդեցիկ Segment Anything Model (SAM) մոդելը, որն ի սկզբանե նախատեսված էր պատկերների սեգմենտացիայի բարդ խնդրի համար, այժմ ենթարկվում է զգալի հարմարեցման՝ նուրբ կարգավորման միջոցով պատկերների դասակարգման խնդիրներում գերազանցելու համար։ Այս ռազմավարական փոփոխությունը ընդլայնում է SAM-ի հնարավորությունները՝ դիրքավորելով այն որպես բազմակողմանի գործիք համակարգչային տեսլականի ավելի լայն շրջանակի կիրառություններում։
Meta-ի կողմից ներկայացված SAM-ը արագորեն ճանաչում ձեռք բերեց պատկերում ցանկացած օբյեկտի սեգմենտավորելու իր կարողությամբ, նույնիսկ նրանց, որոնց նա չէր հանդիպել ուսուցման ընթացքում։ Նրա հիմնարար ուժը կայանում է «սեգմենտացիայի» մեջ, որը ենթադրում է պատկերում օբյեկտների ճշգրիտ սահմանների գծագրում։ Սակայն վերջին զարգացումները ցույց են տալիս միտում՝ օգտագործելու նրա հզոր հիմնական ճարտարապետությունը «դասակարգման» համար, որտեղ նպատակն է նույնականացնել և դասակարգել ամբողջ պատկերները կամ դրանցում առկա շրջանները։
SAM-ի հարմարեցումը պատկերների դասակարգման համար հիմնականում ներառում է նուրբ կարգավորման գործընթաց։ Այս տեխնիկան ենթադրում է նախապես մարզված մոդելի, ինչպիսին է SAM-ը, վերցնելը և այն հետագայում մարզելը նոր, խնդրին հատուկ տվյալների հավաքածուի վրա՝ դասակարգման նպատակով։ Սա թույլ է տալիս SAM-ին արագորեն ընդհանրացնել դասակարգման խնդիրները՝ համեմատաբար քիչ տվյալներով և հաշվողական ջանքերով։ Meta-ն շարունակում է զարգացնել այս տեխնոլոգիան՝ վերջերս թողարկելով SAM-ի երրորդ սերունդը։