还记得 Meta 的「分割一切模型」吗？这个模型在去年 4 月发布，被很多人认为是颠覆传统 CV 任务的研究。时隔一年多，刚刚，Meta 在 SIGGRAPH 上重磅宣布 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 来了。在其前身的基础上，SAM 2 的诞生代表了领域内的一次重大进步 —— 为静态图像和动态视频内容提供实时、可提示的...
最近 Meta 提出的分割一切模型（Segment Anything Model，SAM）突破了分割界限，极大地促进了计算机视觉基础模型的发展。SAM 是一个提示型模型，其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码，实现了强大的零样本泛化。许多研究人员认为「这是 CV 的 GPT-3 时刻，因为 SAM 已经学会了物体是什么的一般概念，甚至是...
SAM 分割需要 Prompt 输入来指示出待分割的目标对象，但可能会存在颗粒度模糊的问题。Prompt 工程可以以完全自动化的方式实现，也可以通过人工交互实现。1) 完全自动生成 Prompt 我们首先使用网格密集采样点作为 prompt 输入，通过 Anchor model 生成初始阶段分割的 masks，剔除 IoU 和稳定性得分低的 mask，然后进行非...
图1:我们的目标是通过引入三个相互连接的组件来构建一个基础模型进行分割:一个可提示的分割任务、一个分割模型(SAM),它为数据注释提供动力,并通过提示工程实现对一系列任务的零样本转移,以及一个数据引擎,用于收集我们的超过10亿个掩膜的数据集SA-1B。 摘要 我们介绍了“分割一切”(SA)项目:一项新的图像分割任务...
相比原始的SAM模型,SAM 2在分割精度上有所提高,能够更准确地识别并分割图像和视频中的对象。 处理速度加快: SAM 2的处理速度提高了大约六倍,能够更快地生成分割掩模,适用于需要快速响应的应用场景。 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,为视频处理和分析提供了强大的工具。
有了这种类似于点云的结构，3DGS 不仅能实现高效的渲染，还能成为分割任务的理想候选对象。受到这种方法的启发，在最近的一篇论文中，来自上海交大和华为的研究者在 3DGS 的基础上提出了将 2D 的「分割一切」模型的细粒度分割能力提炼到 3D 高斯中。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.00860.pdf 这一策略有...
SAM 2都能够将它们从图层中清晰无误地分割出来，「分割一切」果然所言非虚！重要的是，Meta不仅发布了新模型，还一同发布了SA-V数据集。SA-V数据集包括约51000个真实世界的视频和超过600000个时空mask（masklets），比现有最大的视频分割数据集大4.5倍，注释数量也多了约53倍。这项工作将极大加速视觉数据的标注...
Cao 等人 [115] 提出了一个新的框架,名为 Segment Any Anomaly + (SAA+),用于零样本异常分割,如图 7 所示。该框架利用混合提示规范化来提高现代基础模型的适应性,从而无需领域特定的微调就能进行更精确的异常分割。作者在四个异常分割基准上进行了详细的实验,即 V...
Meta“分割一切AI”二代SAM2在SIGGRAPH上刚刚亮相。相较于上一代，它的能力从图像分割拓展到视频分割。可实时处理任意长视频，视频中没见过的对象也能轻松分割追踪。更关键的是，模型代码、权重以及数据集通通开源！它和Llama系列一样遵循Apache 2.0许可协议，并根据BSD-3许可分享评估代码。网友yygq：我就问OpenAI...
当前YOLOv8支持两种SAM模型,分别是base与large版本SAM模型。以base模型为例,基于YOLOv8框架,SAM实现推理图像分割一切得代码只需要如下几行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from ultralyticsimportSAMimportcv2ascv model=SAM('sam_b.pt')model.info()# display model information ...