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Segment Anything Model 2 (SAM 2) is a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos. We extend SAM to video by considering images as a video with a single frame. The model design is a simple transformer architecture with streaming memory for real-time video processing.
2024年7月29日 · Our latest model, SAM 2, is the first unified model for real-time, promptable object segmentation in images and videos, enabling a step-change in the video segmentation experience and seamless use across image and video applications.
其他人也問了
What does Sam 2 stand for?
What is Sam 2 used for?
What is segment anything Model 2?
Is Sam 2 better than segment anything?
2024年7月30日 · SAM 2 可以分割任何视频或图像中的任何对象 —— 甚至是它以前没有见过的对象和视觉域,从而支持各种不同的用例,而无需自定义适配。 在与黄仁勋的对话中,扎克伯格提到了 SAM 2:「能够在视频中做到这一点,而且是在零样本的前提下,告诉它你想要什么,这非常酷。 Meta 多次强调了最新模型 SAM 2 是首个用于实时、可提示的图像和 视频对象分割 的统一模型,它使视频分割体验发生了重大变化,并可在图像和视频应用程序中无缝使用。 SAM 2 在 图像分割 准确率 方面超越了之前的功能,并且实现了比现有工作更好的视频分割性能,同时所需的交互时间为原来的 1/3。 该模型的架构采用创新的流式内存(streaming memory)设计,使其能够按顺序处理视频帧。
Segment any object, now in any video or image. SAM 2 is the first unified model for segmenting objects across images and videos. You can use a click, box, or mask as the input to select an object on any image or frame of video. Read the research paper.
2024年8月1日 · We present Segment Anything Model 2 (SAM 2), a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos. We build a data engine, which improves model and data via user interaction, to collect the largest video segmentation dataset to date.
2024年7月29日 · SAM 2 可以分割任何视频或图像中的任何对象,即使是之前从未见过的对象和视觉领域的任何内容,从而无需自定义适配即可用于多种用途。 SAM 2 有许多潜在的实际应用。 例如,SAM 2 的输出可以与生成视频模型一起使用,以创建新的视频效果并解锁新的创意应用。 SAM 2 还可以帮助更快的视觉数据标注工具,构建更好的计算机视觉系统。 SAM 2 的 Web 演示预览,允许在视频中分割和跟踪对象并应用效果。 今天,我们宣布了 Meta Segment Anything Model 2(SAM 2),这是 Meta Segment Anything Model 的下一代产品,现在支持在视频和图像中进行对象分割。
2 天前 · SAM 2 是 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 的后续产品,是一款专为图像和视频中的综合对象分割而设计的尖端工具。 它采用统一、可提示的模型架构,支持实时处理和零镜头泛化,在处理复杂的视觉数据方面表现出色。 主要功能. 统一模型架构. SAM 2 在单一模型中结合了图像和视频分割功能。 这种统一简化了部署,并能在不同媒体类型中实现一致的性能。 它利用灵活的基于提示的界面,使用户能够通过各种提示类型(如点、边界框或掩码)指定感兴趣的对象。 实时性能. 该模型可实现实时推理速度,每秒处理约 44 帧图像。 这使得SAM 2 适用于需要即时反馈的应用,如视频编辑和增强现实。 零点概括. SAM 2 可以分割它从未遇到过的物体,展示了强大的零点泛化能力。