Meta Segment Anything Model 2
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Meta Segment Anything Model 2（SAM 2）は、ゼロショット一般化機能を備えた画像と動画の両方にわたるリアルタイムでプロンプト可能なオブジェクトセグメンテーションを可能にする強力なAIモデルです。
ウェブサイトを訪問
https://ai.meta.com/SAM2
製品情報
更新日:09/09/2024
Meta Segment Anything Model 2とは
Meta Segment Anything Model 2（SAM 2）は、MetaのSegment Anything Modelの次世代版であり、画像から動画へのオブジェクトセグメンテーション機能を拡張します。Meta AIによってリリースされたSAM 2は、リアルタイムで動画フレーム全体のオブジェクトを識別し追跡できる統一モデルであり、前のモデルのすべての画像セグメンテーション機能を維持しています。画像と動画のタスクを処理するために単一のアーキテクチャを使用し、特にトレーニングされていないオブジェクトをセグメントするためにゼロショット学習を採用しています。SAM 2は、以前のモデルと比較して、精度、速度、汎用性が向上したコンピュータビジョン技術の重要な進歩を表しています。
Meta Segment Anything Model 2の主な機能
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) は、画像と動画の両方でリアルタイムでプロンプト可能なオブジェクトセグメンテーションのための高度なAIモデルです。これは、動画への機能拡張を行い、パフォーマンスの向上、処理速度の向上、動画フレーム間でのオブジェクト追跡能力を提供することで、前モデルを基にしています。SAM 2 はさまざまな入力プロンプトをサポートし、ゼロショット一般化を示し、リアルタイムでのインタラクティブなアプリケーションを可能にするストリーミング推論を用いた効率的な動画処理のために設計されています。
統一された画像と動画のセグメンテーション: SAM 2 は、同じアーキテクチャを使用して画像と動画の両方でオブジェクトをセグメント化できる最初のモデルです。
リアルタイムインタラクティブセグメンテーション: このモデルは、最小限のユーザー入力で画像と動画内のオブジェクトを迅速かつ正確に選択することを可能にします。
動画フレーム間のオブジェクト追跡: SAM 2 は、動画のすべてのフレームを通じて選択されたオブジェクトを一貫して追跡しセグメント化できます。
ゼロショット一般化: このモデルは、カスタム適応を必要とせず、以前に見たことのない視覚コンテンツ内のオブジェクトをセグメント化できます。
多様な入力プロンプト: SAM 2 は、オブジェクトをセグメント化するためにクリック、ボックス、またはマスクなど、さまざまな入力方法をサポートしています。
Meta Segment Anything Model 2の使用例
動画編集とエフェクト: SAM 2 は、エフェクトを適用したり編集を行うために、動画内のオブジェクトを簡単に選択し追跡するために使用できます。
拡張現実アプリケーション: モデルのリアルタイム機能により、ライブ動画内のオブジェクトとのインタラクションを可能にするAR体験に適しています。
医療画像分析: SAM 2 の正確なセグメンテーション能力は、医療スキャンや動画内の特定の関心領域を特定し追跡するのに役立ちます。
自律走行車の認識: このモデルは、自動運転システムが動画フレーム間で環境内のオブジェクトをより良く特定し追跡するのを助けることができます。
科学研究とデータ分析: 研究者は、科学的な画像や動画内の関心のあるオブジェクトを自動的にセグメント化し追跡するためにSAM 2を使用できます。
メリット
画像と動画の両方での多用途なアプリケーション
インタラクティブなアプリケーションを可能にするリアルタイム処理
コミュニティの貢献と改善を可能にするオープンソースリリース
前モデルや他の既存モデルに比べてパフォーマンスが向上
デメリット
リアルタイム動画処理にはかなりの計算リソースが必要な場合があります
高速移動シナリオや複雑な遮蔽がある場合にエラーの可能性があります
最適な結果を得るために手動修正が必要な場合があります
Meta Segment Anything Model 2の使用方法
依存関係をインストールする: PyTorchおよびその他の必要なライブラリをインストールします。
モデルチェックポイントをダウンロードする: 提供されたGitHubリポジトリからSAM 2モデルチェックポイントをダウンロードします。
必要なモジュールをインポートする: torchと必要なSAM 2モジュールをインポートします。
SAM 2モデルをロードする: build_sam2()関数を使用して、ダウンロードしたチェックポイントでSAM 2モデルをロードします。
入力を準備する: セグメントしたい画像または動画をロードします。
予測器を作成する: 画像の場合はSAM2ImagePredictorを作成します。動画の場合はbuild_sam2_video_predictor()を使用します。
画像/動画を設定する: 画像の場合は予測器のset_image()メソッドを、動画の場合はinit_state()を使用します。
プロンプトを提供する: セグメントしたいオブジェクトを示すために、ポイント、ボックス、またはマスクをプロンプトとして指定します。
マスクを生成する: 画像の場合は予測器のpredict()メソッドを、動画の場合はadd_new_points()およびpropagate_in_video()を呼び出してセグメンテーションマスクを生成します。
結果を処理する: モデルはセグメンテーションマスクを返し、それを使用または視覚化できます。
Meta Segment Anything Model 2のよくある質問
SAM 2は、Metaによって開発された高度なAIモデルで、画像と動画の両方でオブジェクトをセグメント化できます。元のSAMモデルを基にしており、動画セグメンテーション機能とリアルタイムでのインタラクティブなアプリケーション向けに性能が向上しています。
Meta Segment Anything Model 2ウェブサイトの分析
Meta Segment Anything Model 2のトラフィック＆ランキング
2M
月間訪問数
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グローバルランク
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カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Jun 2024-Aug 2024
Meta Segment Anything Model 2ユーザーインサイト
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ユーザーバウンス率
Meta Segment Anything Model 2の主要地域
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