Meta 发布新的视觉分割和对象识别流程以协助 AR/VR 开发

　　AR 体验开发的一个关键要素是实体识别，有效的 AR 系统能够识别用户周围世界中的不同物体，以提供叠加在屏幕上的额外功能洞察力。

　　近日，Meta 发布了一个通用 Segment Anything 模型（SAM）与 Segment Anything 1-Billion 掩码数据集（SA-1B），可以支持广泛的应用程序并促进对计算机基础模型的进一步研究，旨在为研究人员和开发人员提供更多方法来帮助识别框架中的对象。

　　Meta 表示，理想情况下，该过程将提供更多的能力来推动 AR 体验，也将应用于 AI 和 VR 创建过程。Meta 预计，通过快速工程等技术实现的可组合系统设计将比专门为一组固定任务训练的系统能够实现更广泛的应用，并且 SAM 可以成为 AR/VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统等领域的强大组件。

　　对于 Meta 来说，该模型可以帮助建立其 Project Aria 智能眼镜项目。

　　The Information 报道称，作为该公司更广泛的成本削减措施的一部分，Meta 于去年 6 月推迟了其 AR 眼镜的发布。Meta 选择放弃其即将上市的第一代 AR 可穿戴设备，而专注于其 AR 设备的第二代，目前还没有发布日期。