Meta Segment Anything Model 2
WebsiteAI Image Segmentation
Mô hình Phân đoạn Bất kỳ của Meta 2 (SAM 2) là một mô hình AI mạnh mẽ cho phép phân đoạn đối tượng theo thời gian thực, có thể gợi ý trên cả hình ảnh và video với khả năng tổng quát không cần huấn luyện.
https://ai.meta.com/SAM2?utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Cập nhật:09/11/2024
Meta Segment Anything Model 2 là gì
Mô hình Phân đoạn Bất kỳ của Meta 2 (SAM 2) là thế hệ tiếp theo của Mô hình Phân đoạn Bất kỳ của Meta, mở rộng khả năng phân đoạn đối tượng từ hình ảnh đến video. Được phát hành bởi Meta AI, SAM 2 là một mô hình thống nhất có thể xác định và theo dõi các đối tượng qua các khung video trong thời gian thực, trong khi vẫn duy trì tất cả các khả năng phân đoạn hình ảnh của người tiền nhiệm. Nó sử dụng một kiến trúc duy nhất để xử lý cả nhiệm vụ hình ảnh và video, sử dụng học không cần huấn luyện để phân đoạn các đối tượng mà nó chưa được đào tạo cụ thể. SAM 2 đại diện cho một bước tiến quan trọng trong công nghệ thị giác máy tính, cung cấp độ chính xác, tốc độ và tính linh hoạt được cải thiện so với các mô hình trước đó.
Các tính năng chính của Meta Segment Anything Model 2
Mô hình Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) là một mô hình AI tiên tiến cho phân đoạn đối tượng theo thời gian thực, có thể yêu cầu trong cả hình ảnh và video. Nó xây dựng dựa trên người tiền nhiệm của nó bằng cách mở rộng khả năng cho video, cung cấp hiệu suất cải thiện, xử lý nhanh hơn và khả năng theo dõi đối tượng qua các khung video. SAM 2 hỗ trợ nhiều yêu cầu đầu vào khác nhau, thể hiện khả năng tổng quát không cần huấn luyện, và được thiết kế cho việc xử lý video hiệu quả với suy diễn trực tuyến để cho phép các ứng dụng tương tác theo thời gian thực.
Phân đoạn hình ảnh và video thống nhất: SAM 2 là mô hình đầu tiên có khả năng phân đoạn các đối tượng trong cả hình ảnh và video sử dụng cùng một kiến trúc.
Phân đoạn tương tác theo thời gian thực: Mô hình cho phép chọn nhanh chóng, chính xác các đối tượng trong hình ảnh và video với sự đầu vào tối thiểu từ người dùng.
Theo dõi đối tượng qua các khung video: SAM 2 có thể liên tục theo dõi và phân đoạn các đối tượng đã chọn trong tất cả các khung của một video.
Tổng quát không cần huấn luyện: Mô hình có thể phân đoạn các đối tượng trong nội dung hình ảnh chưa thấy trước đó mà không cần điều chỉnh tùy chỉnh.
Nhiều phương thức đầu vào đa dạng: SAM 2 hỗ trợ nhiều phương thức đầu vào khác nhau bao gồm nhấp chuột, hộp, hoặc mặt nạ để chọn các đối tượng cho phân đoạn.
Các trường hợp sử dụng của Meta Segment Anything Model 2
Chỉnh sửa video và hiệu ứng: SAM 2 có thể được sử dụng để dễ dàng chọn và theo dõi các đối tượng trong video để áp dụng hiệu ứng hoặc thực hiện chỉnh sửa.
Ứng dụng thực tế tăng cường: Khả năng theo thời gian thực của mô hình làm cho nó phù hợp cho các trải nghiệm AR, cho phép tương tác với các đối tượng trong video trực tiếp.
Phân tích hình ảnh y tế: Khả năng phân đoạn chính xác của SAM 2 có thể hỗ trợ trong việc xác định và theo dõi các khu vực cụ thể trong các quét và video y tế.
Nhận thức phương tiện tự động: Mô hình có thể giúp các hệ thống tự lái xác định và theo dõi tốt hơn các đối tượng trong môi trường của chúng qua các khung video.
Nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu: Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng SAM 2 để tự động phân đoạn và theo dõi các đối tượng quan tâm trong hình ảnh và video khoa học.
Ưu điểm
Ứng dụng đa dạng trên cả hình ảnh và video
Xử lý theo thời gian thực cho phép các ứng dụng tương tác
Phát hành mã nguồn mở cho phép đóng góp và cải tiến từ cộng đồng
Hiệu suất cải thiện so với người tiền nhiệm và các mô hình hiện có khác
Nhược điểm
Có thể cần tài nguyên tính toán đáng kể cho việc xử lý video theo thời gian thực
Có khả năng xảy ra lỗi trong các tình huống chuyển động nhanh hoặc với các vật cản phức tạp
Có thể cần điều chỉnh thủ công trong một số trường hợp để đạt được kết quả tối ưu
Cách sử dụng Meta Segment Anything Model 2
Cài đặt các phụ thuộc: Cài đặt PyTorch và các thư viện cần thiết khác.
Tải xuống điểm kiểm tra mô hình: Tải xuống điểm kiểm tra mô hình SAM 2 từ kho GitHub được cung cấp.
Nhập các mô-đun cần thiết: Nhập torch và các mô-đun SAM 2 cần thiết.
Tải mô hình SAM 2: Sử dụng hàm build_sam2() để tải mô hình SAM 2 với điểm kiểm tra đã tải xuống.
Chuẩn bị đầu vào của bạn: Tải hình ảnh hoặc video mà bạn muốn phân đoạn.
Tạo một bộ dự đoán: Đối với hình ảnh, tạo một SAM2ImagePredictor. Đối với video, sử dụng build_sam2_video_predictor().
Đặt hình ảnh/video: Sử dụng phương thức set_image() của bộ dự đoán cho hình ảnh hoặc init_state() cho video.
Cung cấp các gợi ý: Chỉ định các điểm, hộp hoặc mặt nạ như là các gợi ý để chỉ ra các đối tượng bạn muốn phân đoạn.
Tạo mặt nạ: Gọi phương thức predict() của bộ dự đoán cho hình ảnh hoặc add_new_points() và propagate_in_video() cho video để tạo mặt nạ phân đoạn.
Xử lý kết quả: Mô hình sẽ trả về các mặt nạ phân đoạn mà bạn có thể sử dụng hoặc trực quan hóa theo nhu cầu.
Câu hỏi thường gặp về Meta Segment Anything Model 2
SAM 2 là một mô hình AI tiên tiến được phát triển bởi Meta có khả năng phân đoạn các đối tượng trong cả hình ảnh và video. Nó xây dựng dựa trên mô hình SAM gốc, thêm khả năng phân đoạn video và cải thiện hiệu suất cho các ứng dụng tương tác, thời gian thực.
Bài đăng chính thức
Đang tải...Bài viết phổ biến
Black Forest Labs Ra Mắt FLUX.1 Tools: Bộ Công Cụ Tạo Ảnh AI Tốt Nhất
Nov 22, 2024
Microsoft Ignite 2024: Giới thiệu Azure AI Foundry Mở khóa Cuộc cách mạng AI
Nov 21, 2024
OpenAI Ra Mắt ChatGPT Advanced Voice Mode Trên Nền Tảng Web
Nov 20, 2024
Nền tảng đa trí tuệ nhân tạo AnyChat tích hợp ChatGPT, Gemini, Claude và nhiều hơn nữa
Nov 19, 2024
Phân tích Trang web Meta Segment Anything Model 2
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của Meta Segment Anything Model 2
2.4M
Lượt truy cập hàng tháng
-
Xếp hạng Toàn cầu
-
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Jun 2024-Oct 2024
Thông tin chi tiết về Người dùng Meta Segment Anything Model 2
00:01:38
Thời lượng Truy cập Trung bình
1.79
Số trang mỗi lần Truy cập
63.07%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của Meta Segment Anything Model 2
US: 33.46%
IN: 8.01%
CN: 3.97%
GB: 3.87%
CA: 3.09%
Others: 47.6%