Meta Segment Anything Model 2 사용법
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메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)는 제로샷 일반화 기능을 갖춘 이미지와 비디오 전반에 걸쳐 실시간으로 프롬프트 가능한 객체 분할을 가능하게 하는 강력한 AI 모델입니다.
더 보기Meta Segment Anything Model 2 사용 방법
의존성 설치: PyTorch 및 기타 필수 라이브러리를 설치합니다.
모델 체크포인트 다운로드: 제공된 GitHub 리포지토리에서 SAM 2 모델 체크포인트를 다운로드합니다.
필요한 모듈 가져오기: torch 및 필요한 SAM 2 모듈을 가져옵니다.
SAM 2 모델 로드: 다운로드한 체크포인트로 SAM 2 모델을 로드하기 위해 build_sam2() 함수를 사용합니다.
입력 준비: 분할하려는 이미지 또는 비디오를 로드합니다.
예측기 생성: 이미지의 경우 SAM2ImagePredictor를 생성합니다. 비디오의 경우 build_sam2_video_predictor()를 사용합니다.
이미지/비디오 설정: 이미지의 경우 예측기의 set_image() 메서드를 사용하거나 비디오의 경우 init_state()를 사용합니다.
프롬프트 제공: 분할하려는 객체를 나타내기 위해 포인트, 박스 또는 마스크를 프롬프트로 지정합니다.
마스크 생성: 이미지의 경우 예측기의 predict() 메서드를 호출하거나 비디오의 경우 add_new_points() 및 propagate_in_video()를 호출하여 분할 마스크를 생성합니다.
결과 처리: 모델은 분할 마스크를 반환하며, 이를 필요에 따라 사용하거나 시각화할 수 있습니다.
Meta Segment Anything Model 2 자주 묻는 질문
SAM 2는 Meta에서 개발한 고급 AI 모델로, 이미지와 비디오에서 객체를 분할할 수 있습니다. 원래 SAM 모델을 기반으로 하여 비디오 분할 기능과 실시간 상호작용 애플리케이션을 위한 성능을 개선했습니다.
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