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  "id": "b542",
  "language": "fr",
  "name": "Segment Anything (SAM)",
  "originalName": "Segment Anything（SAM）",
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  "category": "Images & design",
  "categoryKey": "图像设计",
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    "图像设计"
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  "categories": [
    "Images & design"
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      "kind": "docs",
      "categoryKey": "图像设计",
      "category": "Images & design",
      "label": "Documentation",
      "url": "https://github.com/facebookresearch/segment-anything",
      "summary": "Le modèle SAM original extrait des masques depuis des points ou cadres et peut segmenter automatiquement une image."
    }
  ],
  "summary": "Le modèle SAM original extrait des masques depuis des points ou cadres et peut segmenter automatiquement une image.",
  "introduction": "Segment Anything est le modèle de segmentation d'image de Meta, utilisant des invites telles que des points et des cases pour identifier les régions. Il produit des masques d'objets et le code officiel prévoit également la génération automatique de masques. Le code d'inférence, les poids de modèle et les exemples de blocs-notes prennent en charge l'intégration dans des flux de travail de traitement d'image personnalisés.",
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  "company": {
    "name": "Meta AI Research, FAIR",
    "originalName": "Meta AI Research, FAIR",
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      "display": "États-Unis",
      "basis": "headquarters",
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  "officialUrl": "https://github.com/facebookresearch/segment-anything",
  "profileUpdatedOn": "2026-10-20",
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      "url": "https://github.com/facebookresearch/segment-anything"
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      "url": "https://github.com/facebookresearch/segment-anything/blob/main/notebooks/predictor_example.ipynb"
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    {
      "kind": "documentation",
      "url": "https://github.com/facebookresearch/segment-anything/blob/main/notebooks/automatic_mask_generator_example.ipynb"
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