Meta强势推出分割一切新工作的视觉大模型！SAM2对比YOLOV8

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。这在多种多样或不断变化的视觉领域尤其有用，因为在这些领域中，预定义的类别可能无法涵盖所有可能的物体。

互动式改进

用户可以通过提供额外的提示来迭代完善分割结果，从而实现对输出的精确控制。这种交互性对于微调视频注释或医学成像等应用中的结果至关重要。

视觉挑战的高级处理

SAM 2 包括一些机制，用于管理常见的视频分割难题，如物体遮挡和重现。它使用复杂的记忆机制来跟踪各帧中的物体，即使物体暂时被遮挡或退出和重新进入场景，也能确保连续性。

 我已打包好，不方便的可以上图自取

性能和技术细节

SAM 2 树立了该领域的新基准，在各种指标上都优于以前的模型：

模型架构

核心部件

• 图像和视频编码器：利用基于变换器的架构，从图像和视频帧中提取高级特征。该组件负责理解每个时间步的视觉内容。
• 提示编码器：处理用户提供的提示（点、框、遮罩），以指导分割任务。这样，SAM 2 就能适应用户输入，并锁定场景中的特定对象。
• 记忆机制：包括记忆编码器、记忆库和记忆注意力模块。这些组件共同存储和利用过去帧的信息，使模型能够在一段时间内保持一致的目标跟踪。