AI at Meta@AIatMeta为加速科学发现并支持 @ENERGY 的 Genesis 任务，由 @BerkeleyLab 领导的 SYNAPS-I 项目正使用 SAM 3 和 DINOv3 来自动化图像分割。 通过将 DINOv3 的全局语义上下文和细粒度空间定位与 SAM 3 的像素级边界提取相结合，研究人员能够将 3D 体积标注从一个月的人工工作量压缩到约 15 分钟。 了解更多他们的工作：https://go.meta.me/01aed3
To accelerate scientific discovery and support @ENERGY's Genesis Mission， the @BerkeleyLab-led SYNAPS-I project is using SAM 3 and DINOv3 to automate image segmentation.
By pairing DINOv3's global semantic context and fine-grained spatial localization with SAM 3's pixel-level boundary extraction， the researchers are able to compress 3D volume labeling from a month of manual effort to ~15 minutes.
Learn more about their work： https://go.meta.me/01aed3
AI at Meta@AIatMeta · X为加速科学发现并支持 @ENERGY 的 Genesis 任务，由 @BerkeleyLab 领导的 SYNAPS-I 项目正使用 SAM 3 和 DINOv3 来自动化图像分割。 通过将 DINOv3 的全局语义上下文和细粒度空间定位与 SAM 3 的像素级边界提取相结合，研究人员能够将 3D 体积标注从一个月的人工工作量压缩到约 15 分钟。 了解更多他们的工作：https://go.meta.me/01aed3
To accelerate scientific discovery and support @ENERGY's Genesis Mission， the @BerkeleyLab-led SYNAPS-I project is using SAM 3 and DINOv3 to automate image segmentation.
By pairing DINOv3's global semantic context and fine-grained spatial localization with SAM 3's pixel-level boundary extraction， the researchers are able to compress 3D volume labeling from a month of manual effort to ~15 minutes.
Learn more about their work： https://go.meta.me/01aed3