SAM 2视觉大模型：图像和视频一键抠图，本地部署整合包

最新推荐文章于 2025-04-24 15:54:36 发布
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文章标签： 人工智能 计算机视觉
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在人工智能和计算机视觉领域，图像和视频的分割技术一直是研究的热点。最近，Meta公司（原Facebook）推出了一款名为Segment Anything Model 2（简称SAM 2）的新型AI模型，它在图像和视频分割领域取得了革命性的进展。

概述

SAM 2是由Meta公司推出的一款先进的AI模型，它不仅继承了前代SAM模型的优秀特性，还在实时视觉分割领域实现了重大突破。SAM 2能够对视频中的对象进行精确分割，即使这些对象在训练过程中未被见过，也能实现零样本分割。

核心特性

  1. 视频处理能力： SAM 2扩展了前代模型的功能，不仅能够处理静态图像，还能对动态视频进行分割。
  2. 统一架构： 通过单一模型同
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【AI抠图整合包及教程】Meta SAM 2：视觉分割的革命性飞跃
lin_xuezhang的博客
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而最新发布的 SAM 2 可用于图片和视频，并可以实现实时、可提示的对象分割。SAM 2 在图像分割准确性方面超越了以往的能力，在视频分割性能方面优于现有成果，同时所需的交互时间减少了三倍。SAM 2 还可以分割任何视频或图像中的任何对象（通常称为零镜头泛化），这意味着它可以应用于以前未见过的视觉内容，而无需进行自定义调整。时隔大半年，SAM 2代终于来了，之前写过一篇《Segment Anything（SAM）环境安装&代码调试》，感兴趣童鞋请移步。，OK，让我们开始吧。
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同时，pytcharm中的编译器也需要修改，随便新建一个python文件，选择设置-项目名-python解释器-添加解释器-添加本地解释器-系统解释器-找到创建的虚拟环境的地址中的python.exe确定并应用。该项目文件夹中，sam2文件夹为核心代码，notebooks中包含官方演示代码，setup.py用于搭建sam2环境。接下来的包的安装请在anaconda prompt中的sam2虚拟环境中完成，避免包被安装在默认盘c盘。下载之后记住项目的路径，后续代码的运行、脚本编写、模型训练都可以在此处进行。
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Segment Anything Model 2 (SAM2) 是由Meta公司发布的先进图像和视频分割模型。 作为Segment Anything Model (SAM) 的后续产品，SAM2 展示了在图像和视频综合对象分割方面的显著进步。 SAM 2支持多种类型的提示输入，如点、边界框或掩码等, 提高了用户的交互性和模型的灵活性。 除了技术上的突破，SAM2的应用前景也非常广泛。 例如，在医学图像分割领域，牛津大学团队发布的Medical SAM2利用SAM 2框架，针对3D医学图像分割任务进行了优化，
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SAM 2的发布不仅为计算机视觉领域的研究和发展注入了新的活力，还预示着这一技术将在多个行业中找到广泛的应用场景。与SAM相比，SAM 2不仅在图像分割的精度上有所提升，更重要的是，它将分割技术拓展到了视频领域，实现了实时视频分割。总之，Meta SAM 2的推出不仅标志着图像和视频分割技术的一次重大突破，也为多个行业的发展带来了新的机遇和挑战。这一功能对于快速移动的物体尤其有用，因为它能够捕捉物体的细节信息，即使在物体被遮挡或部分不可见的情况下，也能实现准确的分割。
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demo中提供的模型与参数不匹配，如果想要使用小参数的预训练模型，需要到模型文件中对额外添加的参数层进行size的对齐。直接使用sam_checkpoint: ./pretrained/sam2_hiera_large.pt，即可正常训练。git clone下来的是sam版本的adapter，我通过压缩包的方式下载到服务器上，然后cd进去。然后按照主页的步骤，创建.load放数据集，.pretrained放原始pt模型。在测试推理时，由于显存不足，只能一张一张图的推理。（也不是不能用哈哈）
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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。
SAM 2——视频和图像实时实例分割的全新开源模
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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。
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