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）

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SAM 2: Segment Anything Model 2

    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。

    项目地址：

https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2

 特点

• • 准确性提升：SAM 2相比原始的SAM模型在分割精度上有所提高。

  • 速度加快：SAM 2的处理速度提高了大约六倍，这意味着它可以更快地生成分割掩模。

  • 支持视频分割：除了图像分割之外，SAM 2还支持视频中的对象分割。

  • 实时处理：SAM 2可以实现实时处理，这使得它非常适合于需要快速响应的应用场景，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用。

  • Zero-Shot泛化：SAM 2具有良好的zero-shot迁移能力，即可以在未见过的数据上工作而不需要额外的训练。

  • 可提示的模型架构：SAM 2继承了SAM的特性，可以根据不同的提示（如点、框、甚至是文本）来生成分割结果。

    结构

• • 编码器-解码器架构：SAM 2很可能会继续使用编码器-解码器架构，其中编码器负责提取特征，解码器则用于生成分割掩模。