Meta Segment Anything Model 2 Howto
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Le modèle Meta Segment Anything 2 (SAM 2) est un puissant modèle d'IA qui permet une segmentation d'objets en temps réel et sur demande à la fois pour les images et les vidéos avec des capacités de généralisation zéro-shot.
Voir plusComment utiliser Meta Segment Anything Model 2
Installer les dépendances: Installez PyTorch et d'autres bibliothèques requises.
Télécharger le point de contrôle du modèle: Téléchargez le point de contrôle du modèle SAM 2 à partir du dépôt GitHub fourni.
Importer les modules nécessaires: Importez torch et les modules SAM 2 requis.
Charger le modèle SAM 2: Utilisez la fonction build_sam2() pour charger le modèle SAM 2 avec le point de contrôle téléchargé.
Préparer votre entrée: Chargez votre image ou vidéo que vous souhaitez segmenter.
Créer un prédicteur: Pour les images, créez un SAM2ImagePredictor. Pour les vidéos, utilisez build_sam2_video_predictor().
Définir l'image/vidéo: Utilisez la méthode set_image() du prédicteur pour les images ou init_state() pour les vidéos.
Fournir des invites: Spécifiez des points, des boîtes ou des masques comme invites pour indiquer les objets que vous souhaitez segmenter.
Générer des masques: Appelez la méthode predict() du prédicteur pour les images ou add_new_points() et propagate_in_video() pour les vidéos afin de générer des masques de segmentation.
Traiter les résultats: Le modèle renverra des masques de segmentation que vous pourrez ensuite utiliser ou visualiser selon vos besoins.
FAQ de Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 est un modèle d'IA avancé développé par Meta qui peut segmenter des objets dans des images et des vidéos. Il s'appuie sur le modèle SAM original, ajoutant des capacités de segmentation vidéo et améliorant les performances pour des applications interactives en temps réel.
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