Meta Segment Anything Model 2 Anleitung
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Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) ist ein leistungsstarkes KI-Modell, das eine Echtzeit-, anpassbare Objektsegmentierung sowohl für Bilder als auch für Videos mit Zero-Shot-Generalisation ermöglicht.
Mehr anzeigenWie verwendet man Meta Segment Anything Model 2
Abhängigkeiten installieren: Installieren Sie PyTorch und andere erforderliche Bibliotheken.
Laden Sie den Modell-Checkpoint herunter: Laden Sie den SAM 2 Modell-Checkpoint aus dem bereitgestellten GitHub-Repository herunter.
Notwendige Module importieren: Importieren Sie torch und die erforderlichen SAM 2-Module.
Laden Sie das SAM 2 Modell: Verwenden Sie die Funktion build_sam2(), um das SAM 2 Modell mit dem heruntergeladenen Checkpoint zu laden.
Bereiten Sie Ihre Eingabe vor: Laden Sie Ihr Bild oder Video, das Sie segmentieren möchten.
Erstellen Sie einen Prädiktor: Für Bilder erstellen Sie einen SAM2ImagePredictor. Für Videos verwenden Sie build_sam2_video_predictor().
Setzen Sie das Bild/Video: Verwenden Sie die Methode set_image() des Prädiktors für Bilder oder init_state() für Videos.
Geben Sie Eingabeaufforderungen an: Geben Sie Punkte, Kästen oder Masken als Eingabeaufforderungen an, um die Objekte zu kennzeichnen, die Sie segmentieren möchten.
Generieren Sie Masken: Rufen Sie die Methode predict() des Prädiktors für Bilder oder add_new_points() und propagate_in_video() für Videos auf, um Segmentierungs-Masken zu generieren.
Verarbeiten Sie die Ergebnisse: Das Modell gibt Segmentierungs-Masken zurück, die Sie dann nach Bedarf verwenden oder visualisieren können.
Meta Segment Anything Model 2 FAQs
SAM 2 ist ein fortschrittliches KI-Modell, das von Meta entwickelt wurde und Objekte in Bildern und Videos segmentieren kann. Es baut auf dem ursprünglichen SAM-Modell auf, fügt Video-Segmentierungsfähigkeiten hinzu und verbessert die Leistung für Echtzeit-Interaktionen.
Meta Segment Anything Model 2 Monatliche Traffic-Trends
Das Meta Segment Anything Model 2 verzeichnete einen 10,2%igen Rückgang des Traffics, wobei die Besuche um 155.658 zurückgingen. Dieser Rückgang könnte auf Meta's starken Fokus auf KI-Infrastrukturausgaben und die Einführung von interaktiven KI-Agenten auf seinen Plattformen zurückzuführen sein, was die Aufmerksamkeit der Nutzer von diesem spezifischen Produkt abgelenkt haben könnte.
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