モジュールが追加されており、特に物体の境界付近のセグメンテーション処理の精度が上がっています。ネットワークを実現しています。年前ですら想像できなかったレベルの精度に達しています。このシステムがコミュニティに広く公開されることで、学会や産業界の他のグループによる最新のシステムの再現や改善、新しいデータセットを使ったモデルのトレーニング、このテクノロジーを活用する新たなアプリケーションの構想などが推進されることを期待しています。共著者)に感謝いたします。チームにも感謝を捧げます。モードやリアルタイム動画セグメンテーションには利用されていません。投稿の中では、このタイプのテクノロジーで実現できる機能の例として触れられています。元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。いった意味のあるラベルを割り当てる処理のことです。モードに搭載されている被写界深度を浅く見せる効果を合成によって作り出す機能や、モバイルによるリアルタイム動画セグメンテーションなど、さまざまな形で応用することができます。意味のあるラベルを割り当てるには、物体の輪郭をピンポイントで判別する必要があります。ボックスレベルでの検知などによる視覚エンティティ認識タスクよりも、はるかに厳密に位置を検出しなければなりません。[1]*をオープンソースとしてリリースしたことをお知らせします。使って実装されています。モデルが含まれています。これは、サーバー側にデプロイすることを想定したものです。使ってトレーニングを済ませたモデルも公開しています。