SAM 2：开始使用 Meta 的 Segment Anything Model 2

[mostakimvip06]

Meta 最近推出了 AI 领域的一项令人兴奋的新进展：Segment Anything Model 2 (SAM 2) 。

此工具可让您在图像和视频编辑中选择对象时不再感到麻烦，只需单击或划几下即可完成整个过程。SAM 2 可轻松隔离和跟踪对象，且精度极高。

但 SAM 2 不仅仅是设计师的工具。这款由Meta AI开发的先进模型将影响各个行业，从重新定义医学成像到提高自动驾驶汽车的性能。

在本文中，我们将探讨 SAM 2 是什么、它与其前身原始的 Segment Anything Model (SAM) 有何不同，以及它的主要特点。我们还将讨论它在各个领域的潜在应用，并提供有关如何开始使用它的见解。


该视频演示了 SAM 2 在视频分割中的应用，展示了其在多帧中准 加拿大赌博数据 确跟踪和分割对象的能力。即使在存在遮挡或快速移动的复杂场景中，SAM 2 也能保持分割一致性。

让我们探索 SAM 2 如何扩展计算机视觉的可能性并为可实现的目标设定新的基准。

什么是 SAM 2？
SAM 2（Segment Anything Model 2）是 Meta AI 在计算机视觉技术方面的最新进展。它建立在原始 SAM 奠定的基础之上，为图像和视频分割提供了更强大的功能。

本质上，SAM 2 可以生成精确的分割掩模，从而识别和分离图像或视频中的对象。

假设您有一张包含多个对象的复杂图像，您需要选择某个对象进行进一步编辑。传统上，您必须仔细地逐个像素地描摹对象的轮廓，这既耗时又令人沮丧。SAM 2 简化了此过程，让您即使在杂乱的场景中也能自动生成精确的分割蒙版。

如果您想要编辑一个角色四处走动的视频，并且需要在整个场景中保持角色的焦点，那么使用 SAM 2，您可以轻松跟踪角色的动作，即使他们暂时消失或改变形状。


另一个例子是 SAM 2 能够保持焦点并准确跟踪角色的动作，即使角色消失或改变形状，也展示了该模型在处理复杂视频编辑场景时的稳健性。

SAM 2 对战独自的
虽然原始的 SAM 模型令人印象深刻，但 SAM 2 通过几项关键改进将其提升到了一个新的水平。

特征

独自的

SAM2

分割能力

视频分割
SAM 2 引入了对视频中对象进行分割的功能，这比其前身有了重大进步。

此功能通过每个会话的内存模块实现，该模块会跨帧跟踪目标对象。此内存存储在所谓的“内存库”中，其中保留了对象的空间特征图和语义信息。

这些地图和信息被模型的注意力机制（具体来说，自我注意力和交叉注意力）用来将当前帧的特征与之前帧的特征进行比较。

提高性能
SAM 2 以每秒约 44 帧的速度实时处理视频帧，非常适合直播视频应用和交互式编辑。速度和准确性有了显著提高，SAM 2 能够高精度地处理复杂任务。