Meta Segment Anything Model 2
WebsiteAI Image Segmentation
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) adalah model AI yang kuat yang memungkinkan segmentasi objek secara waktu nyata dan dapat diprompt di seluruh gambar dan video dengan kemampuan generalisasi zero-shot.
https://ai.meta.com/SAM2?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Mar 16, 2025
Tren Traffic Bulanan Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2 mengalami penurunan lalu lintas sebesar 13,7%, dengan 1,187M kunjungan. Meskipun ada perkembangan AI yang signifikan dan peningkatan pengeluaran oleh Meta, inisiatif aplikasi Meta AI yang berdiri sendiri dan profil pengguna yang dihasilkan AI mungkin belum berhasil diterjemahkan menjadi keterlibatan pengguna secara langsung untuk produk spesifik ini.
Apa itu Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) adalah generasi berikutnya dari Model Segment Anything Meta, yang memperluas kemampuan segmentasi objek dari gambar ke video. Dirilis oleh Meta AI, SAM 2 adalah model terpadu yang dapat mengidentifikasi dan melacak objek di seluruh frame video secara waktu nyata, sambil mempertahankan semua kemampuan segmentasi gambar dari pendahulunya. Ini menggunakan satu arsitektur untuk menangani tugas gambar dan video, menggunakan pembelajaran zero-shot untuk segmentasi objek yang belum dilatih secara spesifik. SAM 2 merupakan kemajuan signifikan dalam teknologi visi komputer, menawarkan presisi, kecepatan, dan serbaguna yang lebih baik dibandingkan model sebelumnya.
Fitur Utama Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) adalah model AI canggih untuk segmentasi objek secara real-time dan dapat diprompt dalam gambar dan video. Ini membangun di atas pendahulunya dengan memperluas kemampuan ke video, menawarkan kinerja yang lebih baik, pemrosesan yang lebih cepat, dan kemampuan untuk melacak objek di seluruh bingkai video. SAM 2 mendukung berbagai prompt input, menunjukkan generalisasi zero-shot, dan dirancang untuk pemrosesan video yang efisien dengan inferensi streaming untuk memungkinkan aplikasi interaktif secara real-time.
Segmentasi gambar dan video terpadu: SAM 2 adalah model pertama yang mampu melakukan segmentasi objek dalam gambar dan video menggunakan arsitektur yang sama.
Segmentasi interaktif real-time: Model ini memungkinkan pemilihan objek yang cepat dan tepat dalam gambar dan video dengan input pengguna yang minimal.
Pelacakan objek di seluruh bingkai video: SAM 2 dapat secara konsisten melacak dan melakukan segmentasi objek yang dipilih di seluruh bingkai video.
Generalisasi zero-shot: Model ini dapat melakukan segmentasi objek dalam konten visual yang belum pernah dilihat sebelumnya tanpa memerlukan adaptasi khusus.
Prompt input yang beragam: SAM 2 mendukung berbagai metode input termasuk klik, kotak, atau masker untuk memilih objek untuk segmentasi.
Kasus Penggunaan Meta Segment Anything Model 2
Pengeditan video dan efek: SAM 2 dapat digunakan untuk dengan mudah memilih dan melacak objek dalam video untuk menerapkan efek atau melakukan pengeditan.
Aplikasi realitas tertambah: Kemampuan real-time model ini membuatnya cocok untuk pengalaman AR, memungkinkan interaksi dengan objek dalam video langsung.
Analisis pencitraan medis: Kemampuan segmentasi tepat SAM 2 dapat membantu dalam mengidentifikasi dan melacak area tertentu yang menarik dalam pemindaian dan video medis.
Persepsi kendaraan otonom: Model ini dapat membantu sistem mengemudi sendiri untuk lebih baik mengidentifikasi dan melacak objek di lingkungan mereka di seluruh bingkai video.
Penelitian ilmiah dan analisis data: Peneliti dapat menggunakan SAM 2 untuk secara otomatis melakukan segmentasi dan melacak objek yang menarik dalam citra dan video ilmiah.
Kelebihan
Aplikasi yang serbaguna di seluruh gambar dan video
Pemrosesan real-time yang memungkinkan aplikasi interaktif
Rilis sumber terbuka yang memungkinkan kontribusi dan perbaikan komunitas
Kinerja yang lebih baik dibandingkan pendahulunya dan model lain yang ada
Kekurangan
Mungkin memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan untuk pemrosesan video real-time
Potensi kesalahan dalam skenario bergerak cepat atau dengan okklusi yang kompleks
Mungkin perlu koreksi manual dalam beberapa kasus untuk hasil yang optimal
Cara Menggunakan Meta Segment Anything Model 2
Instal dependensi: Instal PyTorch dan pustaka lain yang diperlukan.
Unduh checkpoint model: Unduh checkpoint model SAM 2 dari repositori GitHub yang disediakan.
Impor modul yang diperlukan: Impor torch dan modul SAM 2 yang diperlukan.
Muat model SAM 2: Gunakan fungsi build_sam2() untuk memuat model SAM 2 dengan checkpoint yang diunduh.
Siapkan input Anda: Muat gambar atau video yang ingin Anda segmentasi.
Buat prediktor: Untuk gambar, buat SAM2ImagePredictor. Untuk video, gunakan build_sam2_video_predictor().
Atur gambar/video: Gunakan metode set_image() dari prediktor untuk gambar atau init_state() untuk video.
Berikan prompt: Tentukan titik, kotak, atau masker sebagai prompt untuk menunjukkan objek yang ingin Anda segmentasi.
Hasilkan masker: Panggil metode predict() dari prediktor untuk gambar atau add_new_points() dan propagate_in_video() untuk video untuk menghasilkan masker segmentasi.
Proses hasil: Model akan mengembalikan masker segmentasi yang kemudian dapat Anda gunakan atau visualisasikan sesuai kebutuhan.
FAQ Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 adalah model AI canggih yang dikembangkan oleh Meta yang dapat melakukan segmentasi objek dalam gambar dan video. Ini dibangun di atas model SAM yang asli, menambahkan kemampuan segmentasi video dan meningkatkan kinerja untuk aplikasi interaktif waktu nyata.
Postingan Resmi
Memuat...Artikel Populer
Gemma 3 dari Google: Temukan Model AI Paling Efisien Saat Ini | Panduan Instalasi dan Penggunaan 2025
Mar 18, 2025
Kode Kupon Merlin AI Gratis di Bulan Maret 2025 dan Cara Menukarkannya | AIPURE
Mar 10, 2025
Kode Kupon Kaiber AI Gratis untuk Bulan Maret 2025 dan Cara Menukarkannya
Mar 10, 2025
Kode Referral HiWaifu AI pada Maret 2025 dan Cara Menukarkannya
Mar 10, 2025
Analitik Situs Web Meta Segment Anything Model 2
Lalu Lintas & Peringkat Meta Segment Anything Model 2
1.2M
Kunjungan Bulanan
-
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jun 2024-Feb 2025
Wawasan Pengguna Meta Segment Anything Model 2
00:01:20
Rata-rata Durasi Kunjungan
1.57
Halaman Per Kunjungan
67.37%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Meta Segment Anything Model 2
US: 35.43%
IN: 9.67%
GB: 4.84%
CN: 3.64%
FR: 2.77%
Others: 43.64%
Alat AI Terbaru Serupa dengan Meta Segment Anything Model 2
Erase BG
Erase BG adalah alat online gratis yang didukung AI yang secara otomatis menghapus latar belakang dari gambar dengan dukungan hingga resolusi 4K, tanpa memerlukan akun atau keterampilan khusus.
T-Rex Label
T-Rex Label adalah alat pelabelan otomatis bertenaga AI yang merevolusi anotasi data dengan pelabelan satu klik, petunjuk visual interaktif, dan peningkatan efisiensi hingga 99%.
AI Disturbance Overlay
AI Disturbance Overlay adalah alat inovatif yang menerapkan noise yang tidak terlihat pada karya seni digital untuk melindunginya dari replikasi AI sambil mempertahankan kualitas visualnya untuk pemirsa manusia.
StockPhoto
StockPhoto adalah aplikasi inovatif yang mengubah gambar stok menjadi foto unik menggunakan teknologi AI, menawarkan unduhan tanpa batas untuk langganan bulanan.
Alat AI Populer Seperti Meta Segment Anything Model 2
Topaz AI Gigapixel
Topaz Gigapixel AI adalah perangkat lunak pembesaran foto yang kuat yang menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan skala gambar hingga 600% sambil mempertahankan dan meningkatkan kualitas detail.
GeoSpy
GeoSpy AI adalah alat geolokasi canggih yang didukung AI yang menganalisis gambar untuk menentukan di mana gambar tersebut kemungkinan diambil, memberikan perkiraan lokasi yang tepat dan wawasan intelijen.
AI Image Enlarger
AI Image Enlarger adalah alat online yang menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan dan memperbesar gambar tanpa kehilangan kualitas, mendukung pembesaran hingga 800%.
Magnific AI
Magnific AI adalah peng-upscaler dan peningkat gambar berbasis AI yang mengubah gambar menjadi versi resolusi lebih tinggi dengan detail tambahan.