Meta Segment Anything Model 2
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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。
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產品資訊
已更新：09/11/2024
什麼是Meta Segment Anything Model 2
Meta 分段任何模型 2（SAM 2）是 Meta 分段任何模型的下一代，將物體分割能力從圖像擴展到視頻。由 Meta AI 發布，SAM 2 是一個統一模型，能夠在實時中跨視頻幀識別和跟踪物體，同時保持其前身的所有圖像分割能力。它使用單一架構來處理圖像和視頻任務，採用零樣本學習來分割未經專門訓練的物體。SAM 2 代表了計算機視覺技術的重大進步，與以前的模型相比，提供了增強的精度、速度和多功能性。
Meta Segment Anything Model 2 的主要功能
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) 是一種先進的人工智慧模型，用於即時、可提示的圖像和視頻對象分割。它在其前身基礎上擴展了視頻功能，提供了改進的性能、更快的處理速度以及跨視頻幀跟踪對象的能力。SAM 2 支持多種輸入提示，展示了零樣本泛化能力，並設計用於高效視頻處理，通過流式推理實現即時互動應用。
統一的圖像和視頻分割: SAM 2 是第一個能夠使用相同架構在圖像和視頻中分割對象的模型。
即時互動分割: 該模型能夠快速、精確地選擇圖像和視頻中的對象，只需最少的用戶輸入。
跨視頻幀的對象跟踪: SAM 2 可以在視頻的所有幀中持續跟踪和分割選定的對象。
零樣本泛化: 該模型可以在未見過的視覺內容中分割對象，無需定制適應。
多樣的輸入提示: SAM 2 支持多種輸入方法，包括點擊、框或遮罩來選擇分割對象。
Meta Segment Anything Model 2 的用例
視頻編輯和特效: SAM 2 可用於輕鬆選擇和跟踪視頻中的對象，以應用特效或進行編輯。
增強現實應用: 該模型的即時能力使其適合 AR 體驗，允許在實時視頻中與對象互動。
醫學影像分析: SAM 2 的精確分割能力有助於在醫學掃描和視頻中識別和跟踪特定感興趣區域。
自動駕駛感知: 該模型可以幫助自動駕駛系統更好地識別和跟踪其環境中的對象，跨越視頻幀。
科學研究和數據分析: 研究人員可以使用 SAM 2 自動分割和跟踪科學影像和視頻中的感興趣對象。
優點
跨圖像和視頻的應用廣泛
即時處理能力實現互動應用
開源發布允許社區貢獻和改進
性能優於其前身和其他現有模型
缺點
可能需要大量計算資源進行即時視頻處理
在快速移動場景或複雜遮擋情況下可能出現錯誤
在某些情況下可能需要手動校正以獲得最佳結果
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 網站分析
Meta Segment Anything Model 2 流量和排名
2.4M
每月訪問量
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全球排名
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類別排名
流量趨勢：Jun 2024-Oct 2024
Meta Segment Anything Model 2 用戶洞察
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每次訪問的頁面數
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Meta Segment Anything Model 2 的主要地區
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