Meta Segment Anything Model 2 使用方法
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Meta 分段任何模型 2（SAM 2）是一個強大的 AI 模型，能夠在圖像和視頻上實時、可提示的物體分割，具有零樣本泛化能力。
查看更多如何使用 Meta Segment Anything Model 2
安裝依賴項: 安裝 PyTorch 和其他所需的庫。
下載模型檢查點: 從提供的 GitHub 倉庫下載 SAM 2 模型檢查點。
導入必要的模塊: 導入 torch 和所需的 SAM 2 模塊。
加載 SAM 2 模型: 使用 build_sam2() 函數加載帶有下載檢查點的 SAM 2 模型。
準備您的輸入: 加載您想要分割的圖像或視頻。
創建預測器: 對於圖像，創建一個 SAM2ImagePredictor。對於視頻，使用 build_sam2_video_predictor()。
設置圖像/視頻: 對於圖像使用預測器的 set_image() 方法，對於視頻使用 init_state()。
提供提示: 指定點、框或掩碼作為提示，指示您想要分割的物體。
生成掩碼: 對於圖像調用預測器的 predict() 方法，對於視頻使用 add_new_points() 和 propagate_in_video() 生成分割掩碼。
處理結果: 模型將返回分割掩碼，您可以根據需要使用或可視化。
Meta Segment Anything Model 2 常見問題
SAM 2 是由 Meta 開發的高級 AI 模型，能夠在圖像和視頻中分割物體。它在原始 SAM 模型的基礎上，增加了視頻分割功能並提高了實時互動應用的性能。
Meta Segment Anything Model 2 每月流量趨勢
Meta Segment Anything Model 2 的流量下降了 10.2%，訪問量減少了 155,658。這種下降可能是由於 Meta 在 AI 基礎設施支出的重點投入以及在其平台上引入互動式 AI 代理，這可能轉移了用戶對這個特定產品的注意力。
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