Canonical: https://instain.ru/tr/ai/segment-anything/ Language: tr Meta model # Segment Anything (SAM). Kısa bir komutla fotoğraf ve videodaki nesnelerin maskeleri 4.50 / 5 [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/segment-anything/#editorial-rating) [Resmî site ](https://segment-anything.com/) SAM, belirtilen nesneleri bulup bir maskeyle görüntünün geri kalanından ayırır. Sonuç; kurgu, ölçüm ve daha sonraki düzenlemeler için hazırlıkta kullanılabilir. Model, açıklamadan yeni bir görsel üretmez. ![Segment Anything: videoda nesne segmentasyonu için resmi demo sayfası.](https://instain.ru/assets/images/segment-anything-screen-30b8f0ab6e09-1200.webp) Meta’nın resmi Segment Anything demo sayfası. [Kaynağı aç ](https://aidemos.meta.com/segment-anything/) ## Kaynak görüntüyü koruyarak nesneyi ayırma Bir kişinin arkasındaki fonu değiştirmek veya yalnızca bir nesneye efekt uygulamak için önce o nesnenin maskesi gerekir. Meta’nın Segment Anything modeli bu kısmı yapar: belirtilen nesneleri bulur ve onlara ait pikselleri işaretler. Ardından maskeyi kendi düzenleyicinizde veya uygulamanızda kullanabilirsiniz. Güncel belgelerde SAM 3.1 anlatılıyor. Model görsellerle ve videolarla çalışır; nesneyi adlandıran kısa bir metnin yanı sıra kutu ve nokta ipuçlarını da kabul eder. Metin, eşleşen tüm nesneleri bulmaya; görsel bir işaret ise belirli bir nesneyi seçmeye yardımcı olur. Ailenin eski sürümlerindeki özellikler farklı olabilir. ## Çıktıda ne elde edilir Model, maskeler ve sınırlayıcı kutular döndürür. Maske nesnenin alanını belirler; kutu ise onu çevreleyen dikdörtgen sınırı gösterir. API yanıtındaki bu segmentasyon verilerini uygulamanın işlemesi ve göstermesi gerekir. SAM, hazır bir kurgu veya açıklamadan yeni bir görsel oluşturmaz. Videoda nesne kimliği, nesne kadrajda kaldığı sürece aynı nesnenin farklı karelerdeki maskelerini ilişkilendirmeye yardımcı olur. Nesne tamamen örtüldüğünde, kadraja girdiğinde veya kadrajdan çıktığında ve çok uzun videolarda kimliğin sabit kalacağına güvenilemez. Araç karşılaştırmasındaki «Maske» çıktısı, kareler bazında da yapılabilen piksel işaretlemesini ifade eder; hazır bir video dosyası vaat etmez. ## İki kırmızı kupalı örnek Alıştırma için iki kırmızı kupa ile mavi bir şişenin göründüğü kendi fotoğrafınızı kullanabilirsiniz. Kısa red mug komutu, aranan nesne türünü belirtir. Alıştırmanın hedefi, şişeyi dahil etmeden iki kupa için ayrı maskeler elde etmektir. Bu, yaptığımız bir test değil, görevin nasıl tanımlanabileceğine dair bir örnektir. Yalnızca dış hatları değil, kulpların içindeki boşlukları da kontrol edin. Yanlış nesne seçildiyse kutu veya noktayla seçimi netleştirin. Karmaşık bir arka planda seçilen alanı büyüterek orijinalle karşılaştırmak yararlıdır. ## Demo, API veya kendi ortamınız Segment Anything’in resmi bağlantısı Meta AI Demos platformuna gider. Mevcut demoları, oturum açma gerekliliğini ve kendi dosyalarınızı yükleme koşullarını doğrudan bu platformda kontrol edin. Meta, entegrasyon için SAM 3.1 modelini Meta Model API üzerinden sunuyor. Belgeleri, bir görseli veya video klibini ipucuyla birlikte göndermeyi ve sonucu okumayı açıklıyor. Tek bir metin isteği bir nesne türünü belirtir; birden fazla tür için ayrı istekler gerekir. Meta, kendi ortamınızda barındırmanız için kodu, örnekleri ve ağırlık bağlantılarını yayımlıyor. Doğrulanmış kontrol noktalarını edinmek için Hugging Face üzerinde erişim talebi ve kimlik doğrulama gerekiyor. GPU içeren uyumlu bir hesaplama ortamına ihtiyacınız var; gereksinimleri seçtiğiniz sürüme göre kontrol edin. ## Neler için ödeme gerekir Doğrulanmış ağırlıklar, koşullarına uyulduğunda lisans ücreti ödemeden kullanıma izin veren SAM License kapsamında dağıtılır. Bu ayrı bir erişim seçeneğidir: donanım, çalıştırma ve bakım kaynak gerektirir. Seçtiğiniz ağırlıkların kullanım ve dağıtım kurallarını okuyun. Resmi bulut API’si güncel koşullarına göre ücretlendirilir. Model sayfasında görseller ve video kareleri ayrı hesaplanır. Burada kesin fiyat vermiyoruz: çalışma dosyalarını yüklemeden önce tarifeyi, hesap erişimini ve hizmetin sınırlarını kontrol edin. ## Sonuç nasıl kontrol edilir Görselde sınırları, küçük ayrıntıları ve yakındaki benzer nesneleri inceleyin. Videoda ayrıca nesnenin kadraja girişini, örtülmeleri ve hızlı hareketleri kontrol edin. Maske hedef alanın bir bölümünü kaybediyorsa kurgu veya ölçümden önce sonucun düzeltilmesi gerekir. API belgelerine göre eşleşme bulunmaması geçerli bir sonuçtur: akış, hiçbir nesne bulunmadan sona erebilir. Boş bir yanıt tek başına bağlantı hatası olduğunu göstermez. Önce aranan nesnenin kaynakta ayırt edilebildiğinden ve komutta açıkça adlandırıldığından emin olun. ## Hangi görevler uygun - Sonraki düzenlemeler için nesne maskeleri hazırlama - Seçilen nesneyi video kareleri arasında takip etme - Kendi uygulamanız için görselleri etiketleme Özellikler ## Güçlü yönler - Nesne seçimi için metin ve görsel ipuçları - Meta’nın resmi ağırlıkları, kodu ve örnekleri - Kullanıma hazır bulut API’si ve kendi ortamınızda barındırma seçeneği Dikkate alınması gerekenler ## Sınırlamalar - Maskeler ve takip, kaynak materyalle karşılaştırılarak kontrol edilmeli - Kendi ortamınızda çalıştırmak, ortam hazırlığı ve uygun donanım gerektirir - Sonuç hazır bir kurgu değil, nesnelerin işaretlenmesidir ## Seçim ve koşullar Ücretsiz kullanım Evet Deneme süresi Doğrulanmadı Kayıt gerektirmez Doğrulanmadı Rusça arayüz Doğrulanmadı Yerel kurulum Evet API Evet “Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin. Girdi biçimleri Metin, Görsel, Video Sonuç Maske ### Koşullar Karşılaştırmadaki «Maske» sonucu, görsel ya da hazır video üretimini değil, nesnenin veya video karelerinin işaretlenmesini ifade eder. Ücretsiz seçenek, SAM License koşullarına tabi model ağırlıkları içindir; doğrulanmış kontrol noktalarını edinmek için erişim talebi ve kimlik doğrulama gerekir. Bulut API’si ve hesaplama kaynakları ayrıca ücretlendirilir. Görevden ilk sonuca ## Uygulama örneği Görev Sonraki düzenlemeler için nesne maskeleri hazırlama Ne hazırlamalısınız? Sınırları açıkça görülen iki kırmızı kupa ve mavi bir şişenin bulunduğu kendi fotoğrafınız. ### Görev veya istem red mug ### Beklenen sonuç İki kırmızı kupa için ayrı maskeler. Mavi şişe seçilen alanlara girmemeli. Bu bir alıştırma hedefidir, sonuç vaadi değildir. ### Sonuç nasıl kontrol edilir - İki kupanın da bulunduğunu ve başka nesnelerin seçime dahil edilmediğini kontrol edin. - Hatları ve kulpların içindeki boşlukları kaynak fotoğrafla karşılaştırın. Gerekirse seçimi kutu veya noktayla netleştirin. Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin. Ayrıntıları kontrol et ## Resmi kaynaklar - [Resmi Segment Anything platformu ](https://segment-anything.com/) - [Meta model kataloğunda SAM 3.1 ve API koşulları ](https://dev.meta.ai/models/sam-3-1) - [Meta: girdiler, maskeler ve nesne takibi ](https://dev.meta.ai/docs/sam/overview) - [SAM 3 resmi kodu, ağırlıkları ve örnekleri ](https://github.com/facebookresearch/sam3) - [SAM 3.1 değişiklikleri ve kontrol noktaları ](https://github.com/facebookresearch/sam3/blob/main/RELEASE_SAM3p1.md) - [SAM ağırlıklarının kullanım koşulları ](https://github.com/facebookresearch/sam3/blob/main/LICENSE) - [SAM 3.1 kontrol noktaları ve indirme koşulları ](https://huggingface.co/facebook/sam3.1) - [Meta: maskeleri okuma ve takibin sınırları ](https://dev.meta.ai/docs/sam/reading-segmentation) Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın. Kısaca araç hakkında Geliştirici Meta Kategori [Görseller](https://instain.ru/tr/category/images/) Erişim Resmi Meta AI Demos platformu, Meta Model API ve yayımlanan ağırlıkların kendi ortamınızda çalıştırılması. Erişim koşulları değişir; doğrulanmış kontrol noktaları için talep ve kimlik doğrulama gerekir. Ödeme Doğrulanmış ağırlıklar, SAM License koşullarıyla sunulur. Kendi hesaplama giderleriniz ayrıdır. Bulut API’si, görseller ve video kareleri için kendi tarifesini uygular. API Geliştirici belgelerini kontrol edin [Geliştirici Koşulları ](https://dev.meta.ai/models/sam-3-1) Katalog değerlendirmesi 4.50 / 5 Özellikler 4.60 / 5 Çalışma senaryoları 4.00 / 5 Ekosistem 4.70 / 5 Belgeler 4.70 / 5 Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir. [Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/)