SegAgentは大規模な言語モデルとSegment Anything Modelを統合し、正確なオブジェクト分割のための会話型インターフェースを提供します。ユーザーはテキストのプロンプトを送信してマスクをインタラクティブに選択、改善、調整します。マルチターンの対話、コンテキストの保持、自動マスク改善をサポートし、医用画像のアノテーションや物体検出などのタスクを効率化します。Pythonベースのモジュール設計により、カスタムセグメンテーションモデルやワークフローの自動化も容易です。
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SegAgent
SegAgentは大規模な言語モデルとSegment Anything Modelを統合し、正確なオブジェクト分割のための会話型インターフェースを提供します。ユーザーはテキストのプロンプトを送信してマスクをインタラクティブに選択、改善、調整します。マルチターンの対話、コンテキストの保持、自動マスク改善をサポートし、医用画像のアノテーションや物体検出などのタスクを効率化します。Pythonベースのモジュール設計により、カスタムセグメンテーションモデルやワークフローの自動化も容易です。
フィーチャー
SegAgentとは？
SegAgentは自然言語インタラクションを通じてセマンティック画像分割を行うAIエージェントをオーケストレーションするPythonフレームワークです。GPTをベースとした言語理解とSegment Anything Model（SAM）を組み合わせ、"腫瘍領域をセグメント化"や"エッジの周りを改善"などのユーザープロンプトを正確なマスクに変換します。エージェントは会話のコンテキストを保持し、分割結果の反復的な改善をサポートし、カスタムモデルや後処理の統合が可能です。拡張可能なAPI、コマンドラインツール、Jupyterノートブック例を提供します。SegAgentはアノテーションのワークフローを高速化し、手作業のトレースを削減し、開発者が会話型の分割機能をより広範なパイプラインやアプリケーションに埋め込むことを可能にします。
誰がSegAgentを使うの？
- コンピュータビジョン研究者
- データアノテーションチーム
- 機械学習エンジニア
- 医用画像の専門家
- 自動運転データセット作成者
SegAgentの使い方は？
- ステップ1：pipを使ってSegAgentをインストール：pip install segagent
- ステップ2：OpenAIのAPIキーとSAMモデルのバックエンドでエージェントをインポート・初期化
- ステップ3：SegAgentのリーダーユーティリティを使って画像を読み込み
- ステップ4：ユーザーのプロンプトを送信：agent.segment(image, "主要物体をセグメント化")
- ステップ5：続くプロンプトで生成されたマスクをレビュー・改善
- ステップ6：最終的なマスクをCOCOまたはPNG形式でエクスポート
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
SegAgentの主な特長・利点
コア機能
- テキストプロンプトによる会話型セグメンテーション
- マルチターンダイアログとコンテキスト保持
- Segment Anything Model（SAM）との統合
- 自動マスク改善
- カスタムモデル向けに拡張可能なAPI
利点
- アノテーションワークフローを高速化
- 手動マスク描画の手間を削減
- 多様なセグメンテーションタスクをサポート
- パイプラインへの柔軟な統合
- 簡単にカスタマイズ・拡張できる
SegAgentの主な使用ケース・アプリケーション
- 医用画像のアノテーションと腫瘍の境界定義
- 自動運転のためのオブジェクトマスク作成
- 動画のフレームごとのセグメンテーション
- ARを用いたオブジェクト選択
- 野生動物や環境画像の解析
SegAgentのFAQs
SegAgent会社情報
- University of Alberta
SegAgent のレビュー
5/5
SegAgentの主な競合と代替品は？
- Meta’s Segment Anything
- Label Studio
- Supervisely
- Polygon-RNN
- SAM-LLM integration scripts
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