Описание
Представляем Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) — значительный прорыв в области сегментации изображений и видео с помощью ИИ. Разработанная Meta FAIR, SAM 2 является первой унифицированной моделью, способной с удивительной скоростью и точностью сегментировать объекты как на статичных изображениях, так и в динамичных видео. Этот мощный инструмент позволяет пользователям выделять любой объект на изображении или в кадре видео с помощью простых входных данных, таких как клик, ограничивающая рамка или маска.
Основное новшество SAM 2 заключается в ее способности распространять сегментацию по запросу (promptable segmentation) на область видео. Она включает модуль памяти на сессию, который сохраняет информацию о целевом объекте между кадрами. Это позволяет SAM 2 отслеживать выбранные объекты, даже если они временно исчезают из поля зрения, используя контекстную информацию из предыдущих кадров. Кроме того, пользователи могут уточнять предсказания модели, предоставляя дополнительные запросы на любом кадре, что позволяет точно настраивать маски сегментации.
Модель демонстрирует надежную производительность в режиме zero-shot, что означает ее способность эффективно сегментировать объекты, изображения и видео, с которыми она не сталкивалась во время обучения. Такая адаптивность делает SAM 2 подходящей для широкого спектра реальных приложений. Ее дизайн ориентирован на эффективную обработку видео посредством потоковой инференции, что обеспечивает интерактивные приложения в реальном времени. SAM 2 достигает передовых показателей производительности, превосходя существующие модели в сегментации объектов как для изображений, так и для видео, особенно в отслеживании частей объектов и требуя меньше времени на взаимодействие по сравнению с другими интерактивными методами сегментации видео.
Meta привержена принципам открытых инноваций, выпуская предварительно обученную модель SAM 2, набор данных SA-V, демо-версию и соответствующий код для исследовательского сообщества. Набор данных SA-V, включающий более 600 000 масок (masklets) примерно из 51 000 видео, был создан с использованием интерактивного движка данных с участием модели и подчеркивает географическое разнообразие и реальные сценарии. Этот релиз направлен на стимулирование дальнейших исследований и разработок в области сегментации на основе ИИ.
Основные функции Meta Segment Anything Model 2
Унифицированная модель сегментации для изображений и видео
Точное выделение объектов с помощью запросов в виде клика, рамки или маски
Модуль памяти на сессию для отслеживания объектов между кадрами видео
Возможности уточнения с помощью дополнительных запросов на любом кадре
Надежная производительность в режиме zero-shot для неизвестных объектов и видео
Интерактивность в реальном времени благодаря потоковой инференции
Передовая производительность в сегментации объектов
Превосходит существующие модели сегментации объектов видео
Требует меньше времени на взаимодействие, чем традиционные методы
Предварительно обученная модель, набор данных и код с открытым исходным кодом
Большой и разнообразный набор данных SA-V с более чем 600 тыс. масок
Географически разнообразные реальные сценарии в обучающих данных
Расширяемые выходные данные для интеграции с другими системами ИИ
Расширяемые входные данные для творческого взаимодействия в реальном времени
Как использовать Meta Segment Anything Model 2?
Изучите демо: Взаимодействуйте с SAM 2 для сегментации объектов на примерах изображений и видео.
Загрузите модель: Получите предварительно обученную модель SAM 2 для интеграции в ваши проекты.
Изучите набор данных: Получите доступ к набору данных SA-V для обучения и исследований.
Интегрируйте SAM 2: Используйте API или код модели для пользовательских задач сегментации.
Уточняйте предсказания: Используйте дополнительные запросы для корректировки масок сегментации по мере необходимости.
Применяйте в приложениях: Используйте возможности SAM 2 для редактирования видео, создания контента и многого другого.
Варианты использования Meta Segment Anything Model 2
- Отслеживание объектов в видео
- Сегментация изображений
- Интерактивное редактирование видео
- Создание контента
- Приложения реального времени
- Исследования в области ИИ
- Генерация масок объектов
- Сегментация Zero-Shot
