Meta Segment Anything Model 2 Como Fazer
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Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) é um poderoso modelo de IA que permite segmentação de objetos em tempo real e acionável em imagens e vídeos com capacidades de generalização zero-shot.
Ver MaisComo Usar o Meta Segment Anything Model 2
Instalar dependências: Instale o PyTorch e outras bibliotecas necessárias.
Baixar o ponto de verificação do modelo: Baixe o ponto de verificação do modelo SAM 2 do repositório do GitHub fornecido.
Importar módulos necessários: Importe o torch e os módulos necessários do SAM 2.
Carregar o modelo SAM 2: Use a função build_sam2() para carregar o modelo SAM 2 com o ponto de verificação baixado.
Preparar sua entrada: Carregue sua imagem ou vídeo que você deseja segmentar.
Criar um preditor: Para imagens, crie um SAM2ImagePredictor. Para vídeos, use build_sam2_video_predictor().
Definir a imagem/vídeo: Use o método set_image() do preditor para imagens ou init_state() para vídeos.
Fornecer prompts: Especifique pontos, caixas ou máscaras como prompts para indicar os objetos que você deseja segmentar.
Gerar máscaras: Chame o método predict() do preditor para imagens ou add_new_points() e propagate_in_video() para vídeos para gerar máscaras de segmentação.
Processar os resultados: O modelo retornará máscaras de segmentação que você pode usar ou visualizar conforme necessário.
Perguntas Frequentes do Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 é um modelo de IA avançado desenvolvido pela Meta que pode segmentar objetos em imagens e vídeos. Ele se baseia no modelo SAM original, adicionando capacidades de segmentação de vídeo e desempenho aprimorado para aplicações interativas em tempo real.
Tendências de Tráfego Mensal do Meta Segment Anything Model 2
O Meta Segment Anything Model 2 experimentou uma queda de 10,2% no tráfego, com uma redução de 155.658 visitas. Este declínio pode ser atribuído ao forte foco da Meta em investimentos em infraestrutura de IA e à introdução de agentes de IA interativos em suas plataformas, o que pode ter desviado a atenção dos usuários deste produto específico.
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