SAM 2-Meta推出的图像和视频对象分割模型

2024-08-09 16:28:03,

SAM 2是什么？

SAM 2（Segment Anything Model 2）是由Meta（原Facebook）推出的新一代AI视觉分割模型，能够在图像和视频中，以最少的输入（如点击、框选），实现高度精确、实时的对象分割。它在不需要定制适配的情况下，能够对任何未曾见过的对象进行分割，适用于各种视觉领域。这一模型在原有的Segment Anything Model (SAM)基础上进行了扩展和改进，支持更广泛的应用场景。

SAM 2的主要特性

统一的跨媒体分割能力：SAM 2 是首个能够在图像和视频中统一执行对象分割的模型。无论是通过点击、框选还是掩码输入，它都能够高效地在任意图像或视频帧中选择对象。
实时交互与高效处理：SAM 2 支持实时处理，允许用户在视频帧中交互式地选择和跟踪对象。它能够在处理过程中接受额外的提示信息，以提高分割精度和效果。
强大的零样本性能：即使在模型训练过程中从未见过的对象、图像或视频，SAM 2 依然能够展现出卓越的分割性能，适用于广泛的实际应用场景。
先进的记忆模块：SAM 2 配备了一个会话级的记忆模块，能够记住目标对象在视频中的信息。这一特性使得它可以在对象暂时离开视野时依然继续跟踪，并根据之前的帧保持对该对象的理解。
流式架构：SAM 2 采用了流式处理架构，逐帧处理视频内容。这种架构既能在视频领域中表现出色，又能在处理图像时保留原始 SAM 模型的优势。
大规模、多样化训练数据：SAM 2 在一个庞大且多样化的视频数据集上进行了训练，这些数据集包括来自全球47个国家的真实场景视频和对象掩码。

SAM 2的应用场景

视频编辑与制作：SAM 2 支持用户在视频中快速精准地跟踪和分割对象，从而简化了添加特效、替换背景、移动对象等复杂的编辑操作，使创作过程更加高效和直观。
增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)：SAM 2 能够实时识别和分割现实环境中的物体，增强用户在AR/VR中与虚拟元素的交互体验，同时支持动态场景的实时建模，提升沉浸感和互动性。
自动驾驶与智能交通：SAM 2 在自动驾驶系统中用于实时分割和识别道路上的车辆、行人和交通标志等元素，提高自动驾驶汽车在复杂交通场景中的感知能力和决策精度，增强行车安全性。
医疗影像分析：SAM 2 能够在X光、CT或MRI等医疗影像中精准分割病灶区域，帮助医生快速识别病变并跟踪其发展，为临床诊断和微创手术提供关键的视觉支持。
内容创作与社交媒体：SAM 2 让用户能够在视频和图像中快速分割特定对象，轻松创作出与其他内容融合的创意作品，适用于社交媒体上个性化滤镜、短视频特效等互动内容的制作。
机器人视觉与操作：SAM 2 在机器人系统中用于精确识别和分割操作环境中的目标物体，支持机器人在复杂场景中进行精确抓取、路径规划和自主导航，提升工业自动化和服务机器人应用的智能化水平。