Meta Segment Anything Model 2 Come Usare
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Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) è un potente modello AI che consente la segmentazione degli oggetti in tempo reale e su richiesta sia per immagini che per video con capacità di generalizzazione zero-shot.
Visualizza AltroCome usare Meta Segment Anything Model 2
Installa le dipendenze: Installa PyTorch e altre librerie necessarie.
Scarica il checkpoint del modello: Scarica il checkpoint del modello SAM 2 dal repository GitHub fornito.
Importa i moduli necessari: Importa torch e i moduli SAM 2 richiesti.
Carica il modello SAM 2: Usa la funzione build_sam2() per caricare il modello SAM 2 con il checkpoint scaricato.
Prepara il tuo input: Carica la tua immagine o video che desideri segmentare.
Crea un predittore: Per le immagini, crea un SAM2ImagePredictor. Per i video, usa build_sam2_video_predictor().
Imposta l'immagine/video: Usa il metodo set_image() del predittore per le immagini o init_state() per i video.
Fornisci suggerimenti: Specifica punti, scatole o maschere come suggerimenti per indicare gli oggetti che desideri segmentare.
Genera maschere: Chiama il metodo predict() del predittore per le immagini o add_new_points() e propagate_in_video() per i video per generare maschere di segmentazione.
Elabora i risultati: Il modello restituirà maschere di segmentazione che puoi poi utilizzare o visualizzare secondo necessità.
FAQ di Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 è un modello AI avanzato sviluppato da Meta che può segmentare oggetti sia in immagini che in video. Si basa sul modello SAM originale, aggiungendo capacità di segmentazione video e prestazioni migliorate per applicazioni interattive in tempo reale.
Tendenze del traffico mensile di Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2 ha registrato un calo del 10,2% del traffico, con una diminuzione di 155.658 visite. Questo calo potrebbe essere attribuito alla forte attenzione di Meta agli investimenti nell'infrastruttura AI e all'introduzione di agenti AI interattivi sulle sue piattaforme, che potrebbero aver distolto l'attenzione degli utenti da questo specifico prodotto.
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