Meta Segment Anything Model 2 使い方
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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。
もっと見る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。
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