SAM 2是什么？
SAM 2（Segment Anything Model 2）是由Meta（原Facebook）推出的新一代AI視覺分割模型，能夠在圖像和視頻中，以最少的輸入（如點擊、框選），實現高度精確、實時的對象分割。它在不需要定制適配的情況下，能夠對任何未曾見過的對象進行分割，適用于各種視覺領域。這一模型在原有的Segment Anything Model (SAM)基礎上進行了擴展和改進，支持更廣泛的應用場景。
SAM 2的主要特性
- 統一的跨媒體分割能力：SAM 2 是首個能夠在圖像和視頻中統一執行對象分割的模型。無論是通過點擊、框選還是掩碼輸入，它都能夠高效地在任意圖像或視頻幀中選擇對象。
- 實時交互與高效處理：SAM 2 支持實時處理，允許用戶在視頻幀中交互式地選擇和跟蹤對象。它能夠在處理過程中接受額外的提示信息，以提高分割精度和效果。
- 強大的零樣本性能：即使在模型訓練過程中從未見過的對象、圖像或視頻，SAM 2 依然能夠展現出卓越的分割性能，適用于廣泛的實際應用場景。
- 先進的記憶模塊：SAM 2 配備了一個會話級的記憶模塊，能夠記住目標對象在視頻中的信息。這一特性使得它可以在對象暫時離開視野時依然繼續跟蹤，并根據之前的幀保持對該對象的理解。
- 流式架構：SAM 2 采用了流式處理架構，逐幀處理視頻內容。這種架構既能在視頻領域中表現出色，又能在處理圖像時保留原始 SAM 模型的優勢。
- 大規模、多樣化訓練數據：SAM 2 在一個龐大且多樣化的視頻數據集上進行了訓練，這些數據集包括來自全球47個國家的真實場景視頻和對象掩碼。
SAM 2的應用場景
- 視頻編輯與制作：SAM 2 支持用戶在視頻中快速精準地跟蹤和分割對象，從而簡化了添加特效、替換背景、移動對象等復雜的編輯操作，使創作過程更加高效和直觀。
- 增強現實 (AR) 和虛擬現實 (VR)：SAM 2 能夠實時識別和分割現實環境中的物體，增強用戶在AR/VR中與虛擬元素的交互體驗，同時支持動態場景的實時建模，提升沉浸感和互動性。
- 自動駕駛與智能交通：SAM 2 在自動駕駛系統中用于實時分割和識別道路上的車輛、行人和交通標志等元素，提高自動駕駛汽車在復雜交通場景中的感知能力和決策精度，增強行車安全性。
- 醫療影像分析：SAM 2 能夠在X光、CT或MRI等醫療影像中精準分割病灶區域，幫助醫生快速識別病變并跟蹤其發展，為臨床診斷和微創手術提供關鍵的視覺支持。
- 內容創作與社交媒體：SAM 2 讓用戶能夠在視頻和圖像中快速分割特定對象，輕松創作出與其他內容融合的創意作品，適用于社交媒體上個性化濾鏡、短視頻特效等互動內容的制作。
- 機器人視覺與操作：SAM 2 在機器人系統中用于精確識別和分割操作環境中的目標物體，支持機器人在復雜場景中進行精確抓取、路徑規劃和自主導航，提升工業自動化和服務機器人應用的智能化水平。
Segment Anything Model 2怎么用？
Meta開放了Segment Anything Model 2的論文和源代碼，提供了Segment Anything Model 2的在線體驗demo：
- SAM 2官網地址：https://ai.meta.com/SAM2/
- Segment Anything Model 2在線體驗：https://sam2.metademolab.com/
- Segment Anything Model 2 GitHub模型下載：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
- Segment Anything Model 2 論文地址：https://ai.meta.com/research/publications/sam-2-segment-anything-in-images-and-videos/
- 下載Segment Anything Model 2數據集：https://ai.meta.com/datasets/segment-anything-video-downloads/
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