Meta再下一城：SAM 2

最新推荐文章于 2025-01-27 09:34:16 发布
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分类专栏： 具身智能 文章标签： SAM2 SAM 视频图像分割 ViT 深度学习 自然语言处理
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“继用于图像的Meta Segment Anything Model （SAM）取得成功之后，我们发布了SAM 2，这是一种用于在图像和视频中实时进行对象分割的统一模型，已经达到最先进的性能。” 模型适用于增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、机器人、自动驾驶车辆和视频编辑等需要时间定位的应用。

SAM

分割是计算机视觉的重要组成部分，用于识别哪些图像像

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习论文: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos
mingo_敏
07-31 715
SAM 2架构的推出标志着SAM（Segmentation with A Million examples）技术从静态图像领域向动态视频领域的重大跨越。这一升级不仅保留了SAM在图像分割中的高效与准确性，还通过一系列创新设计，使得SAM 2能够灵活应对视频中的复杂场景与动态变化。在SAM 2中，用户可以通过点击、边界框或掩码等多样化的交互方式，在视频的任一给定帧中精确定义目标对象的范围。随后，一个轻量级的掩码解码器利用当前帧的图像特征与编码后的用户提示，迅速输出该帧的精细分割掩码。
Meta 的 SAM 2：可以分割任何内容（甚至视频）的人工智能
RA AI衍生者训练营的博客
08-28 1026
在不断发展的人工智能领域，Meta 刚刚投下了一颗重磅炸弹，它将彻底改变计算机视觉领域。Segment Anything Model 2（简称 SAM 2）问世了。这不仅仅是另一个增量更新；这是人工智能理解和与视觉内容交互能力的一次巨大飞跃。让我们深入了解是什么让 SAM 2 成为游戏规则改变者，以及为什么它可能成为计算机视觉领域的“GPT-4 时刻”。
SAM2模型
qq_40844444的博客
12-07 888
请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的SAM2模型实现可能更加复杂，需要根据具体的研究和应用需求进行优化和调整，例如使用更先进的特征提取网络、改进双向传播策略、处理不同类型的输入数据格式等。同时，还需要结合合适的数据集进行训练，以获得准确的分割性能。SAM2是一种用于图像分割的模型，它是对原始SAM（Segment Anything Model）的扩展，旨在解决原始SAM在处理3D医学图像时的局限性，能够对视频或图像中的任何对象进行分割，即使对象或视觉域是先前未见过的，无需进行自定义适配。
OpenCV与AI深度学习 | SAM2（Segment Anything Model 2）新一代分割一切大模型介绍与使用（步骤 + 代码）
csdn_xmj的博客
08-07 4272
Segment Anything Model 2（SAM 2）是由Meta公司发布的一个先进的图像和视频分割模型。它是Segment Anything Model（SAM）的升级版本，SAM是Meta的FAIR实验室发布的一款用于图像分割的基础模型，能够在给定提示的情况下生成高质量的对象掩模。
SAM 2: Segmen Anything v2 操作示例
qq_42693150的博客
01-08 830
SAM 2 是 Meta 的) 的第二代产品，官方操作教程写得很清楚了，这里主要介绍一下如何通过YOLO来快速实现分割。
SAM-2全面来袭，能够分割任意图像和视频，代码开源！
开着奔驰种地的博客
08-09 6592
SAM-2全面来袭，能够分割任意图像和视频，代码开源！
从“抠图”到“抠视频”,Meta上新AI工具SAM 2。
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
08-06 1163
Segment Anything Model 2 (SAM 2)，这是Meta Segment Anything Model的下一代，现在支持视频和图像中的对象分割。SAM 2 是第一个用于实时、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 在图像分割精度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减少了三倍。
【分割大模型】SAM2（Segment Anything2）新的分割一切大模型（原理+安装+代码）
qq_45752541的博客
08-14 1万+
Segment Anything Model 2（SAM 2）是由Meta公司发布的一个先进的图像和视频分割模型。它是Segment Anything Model（SAM）的升级版本，SAM是Meta的FAIR实验室发布的一款用于图像分割的基础模型，能够在给定提示的情况下生成高质量的对象mask。
SAM2（segment anything 2）使用指南【1】：使用SAM2分割图片，根据不同提示信息分割图片
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阿旭的博客
08-07 2万+
SAM2（segment anything 2）使用指南【1】：使用SAM2分割图片，根据不同提示信息分割图片
[paper阅读笔记][CVPR2024]VRP-SAM: SAM with Visual Reference Prompt
Xysxx的博客
07-23 1075
利用带有语义标注的参考图像来指导分割目标图像中与参考图像中具有相同语义的物体或区域。为了突破SAM面对复杂目标和陌生场景泛化性不强的限制。
Meta最新SAM2模型开源直接封神
sexy19910923的博客
08-03 2648
继图像元分割模型(SAM) 取得成功之后，meta发布了SAM 2，这是一个用于在图像和视频中实时提示对象分割的统一模型，可实现最先进的性能。
SAM 2最新应用落地！牛津大学团队发布Medical SAM 2，刷新医学图像分割SOTA榜
HyperAI超神经
08-26 1900
因为 3D 医学图像中相邻切片之间存在很强的时间关联，其处理方式也类似于处理视频数据，利用 SAM 2 原本的存储系统来检索先前的切片及其相应预测，以进行连续切片分割，随后通过记忆注意力机制增强输入图像嵌入，并将分割结果添加回存储区，以辅助后续切片的分割。本次论文的发布可谓是对 SAM 及 SAM 2 在医学领域潜力的又一次深挖，为医学图像分割领域提供了一种全新的思路与方法，尤其是在临床应用中展现了极大的潜力和价值，能够大幅缩减医学图像分割的工作量，提升医学图像分割效率和精准度。
【论文阅读】SAM 2: 分割一切图像和视频
菜菜史迪仔的博客
10-14 1727
论文提出的 SAM 2 在视频和图像分割方面实现了显著的性能提升，尤其是在减少用户互动次数的同时仍保持高精度分割。通过构建大规模且多样化的数据集，SAM 2 为视觉感知领域的视频分割和相关任务的进一步研究提供了重要的里程碑。SAM 2 的发布将有助于推动视频分割技术在 AR/VR、机器人、自主车辆和视频编辑等领域的广泛应用。未来的研究应该侧重于减少模型参数，提升模型的推理速度，使得其能够真正在广泛的实际场景中进行应用。
利用SAM半自动标注--微调SAM2
weixin_45586769的博客
09-08 3308
SAM2（Segment Anything 2）是 Meta 推出的一款新模型，旨在对图像中的任何内容进行分割，而不局限于特定的类别或领域。该模型的独特之处在于其训练数据规模：1100 万张图像和 110 亿个掩码。这种广泛的训练使 SAM2 成为训练新图像分割任务的强大起点。但是在利用 ISAT 打标签的过程中发现 SAM2 对裂缝的检测精度很差，这时候就需要微调SAM，让它学习标注。即使在 SAM 给出的结果不足的情况下，仍然可以通过在新数据上对其进行微调来显着提高模型的能力。
比SAM速度快6倍的SAM2来了
wutao22的博客
07-31 1351
7月29日，META发布了Segment Anything Model 2 (SAM 2) ，一个通用的视觉分割系统，它不仅适用于图像，也适用于视频。它是对 Segment Anything (SA) 模型的升级，后者主要针对图像中的可提示分割。考虑到现实世界的视觉片段在视频中展现出的复杂动态特性，以及多媒体内容中视频数据的日益增长，因此SAM 2 提供了一种能够同时处理图像和视频的统一模...
SAM 2无法分割一切？SAM2-Adapter：首次让SAM 2在下游任务适应调优！
阿木寺的博客
08-09 2837
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【Mamba和图像分割】交流群添加微信号：CVer111，小助手会拉你进群！扫描下方二维码，加入CVer学术星球！可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea和CV从入门到精通资料，及最前沿应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！2023年，Meta提出了SAM，在图像分割领域取得了突破的进展。但是，研究人员也发现了SA...
SAM 2——视频和图像实时实例分割的全新开源模
最新发布
01-27 720
过去几年，人工智能领域在文本处理的基础人工智能方面取得了显著进步，这些进步改变了从客户服务到法律分析等各个行业。然而，在图像处理方面，我们才刚刚开始。视觉数据的复杂性以及训练模型以准确解释和分析图像的挑战带来了重大障碍。随着研究人员继续探索图像和视频的基础人工智能，人工智能图像处理的未来有望为医疗保健、自动驾驶汽车等领域带来创新。对象分割是计算机视觉中的一项关键任务，它涉及精确定位图像中与感兴趣对象相对应的像素。传统上，这涉及创建专门的 AI 模型，这需要广泛的基础设施和大量带注释的数据。
SAM 2——视频和图像实时实例分割的全新开源模型
知来者逆的博客
08-21 2367
过去几年，人工智能领域在文本处理的基础人工智能方面取得了显著进步，这些进步改变了从客户服务到法律分析等各个行业。然而，在图像处理方面，我们才刚刚开始。视觉数据的复杂性以及训练模型以准确解释和分析图像的挑战带来了重大障碍。随着研究人员继续探索图像和视频的基础人工智能，人工智能图像处理的未来有望为医疗保健、自动驾驶汽车等领域带来创新。对象分割是计算机视觉中的一项关键任务，它涉及精确定位图像中与感兴趣对象相对应的像素。传统上，这涉及创建专门的 AI 模型，这需要广泛的基础设施和大量带注释的数据。
SAM2：可提示的视觉分割新进展
博客之路,前途漫漫
11-24 2345
本文解释了SAM2要解决的PVS可提示的视觉分割任务，从模型组件开始逐步拆解SAM2，并总结了SAM1.0和SAM2.0模型的差别。本文还从代码角度讲解如何使用SAM2模型去分割图片和视频，并根据效果进行相应的输入微调，以改变输出效果。
meta的sam 怎么用
01-11
meta是一个元搜索工具，可以用来搜索并整合来自不同搜索引擎的...总的来说，meta的sam是一个方便实用的工具，可以帮助用户更高效地获取信息，同时也提供了一些个性化的功能，让用户可以根据自己的需求定制搜索策略。
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