Meta Segment Anything Model 2 Cómo Usar
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Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) es un poderoso modelo de IA que permite la segmentación de objetos en tiempo real y con indicaciones en imágenes y videos con capacidades de generalización de cero disparos.
Ver másCómo Usar Meta Segment Anything Model 2
Instalar dependencias: Instalar PyTorch y otras bibliotecas requeridas.
Descargar el punto de control del modelo: Descargar el punto de control del modelo SAM 2 del repositorio de GitHub proporcionado.
Importar módulos necesarios: Importar torch y los módulos requeridos de SAM 2.
Cargar el modelo SAM 2: Usar la función build_sam2() para cargar el modelo SAM 2 con el punto de control descargado.
Preparar tu entrada: Cargar tu imagen o video que deseas segmentar.
Crear un predictor: Para imágenes, crear un SAM2ImagePredictor. Para videos, usar build_sam2_video_predictor().
Establecer la imagen/video: Usar el método set_image() del predictor para imágenes o init_state() para videos.
Proporcionar indicaciones: Especificar puntos, cuadros o máscaras como indicaciones para indicar los objetos que deseas segmentar.
Generar máscaras: Llamar al método predict() del predictor para imágenes o add_new_points() y propagate_in_video() para videos para generar máscaras de segmentación.
Procesar los resultados: El modelo devolverá máscaras de segmentación que puedes usar o visualizar según sea necesario.
Preguntas Frecuentes de Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 es un modelo de IA avanzado desarrollado por Meta que puede segmentar objetos en imágenes y videos. Se basa en el modelo SAM original, añadiendo capacidades de segmentación de video y un rendimiento mejorado para aplicaciones interactivas en tiempo real.
Tendencias de Tráfico Mensual de Meta Segment Anything Model 2
El Meta Segment Anything Model 2 experimentó una disminución del 10.2% en el tráfico, con una caída de 155,658 visitas. Esta disminución podría atribuirse al fuerte enfoque de Meta en la inversión en infraestructura de IA y la introducción de agentes interactivos de IA en sus plataformas, lo que podría haber desviado la atención de los usuarios de este producto específico.
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