Add a description, image, and links to the meta-sam2 topic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic Add this topic to your repo To associate your repository with the meta-sam2 topic, visit your repo's landing page and select "manage topics." Learn...
git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git cd segment-anything-2; pip install -e . # 模型下载,也可取Huggingface上下载 cd checkpoints ./download_ckpts.sh # 图像预测 import torch from sam2.build_sam import build_sam2 from sam2.sam2_image_predictor import SAM2Imag...
The repository provides code for running inference with the Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model. - meta-sam2-segment-anything-2/notebooks/automat
比如，对于AI学术界而言，SAM 2可以作为通用的多模态大模型用于理解现实世界；对于工业界，它可以用作视觉数据的标注工具，为CV系统（如自动驾驶）提供训练数据。对内容创作者，SAM 2的快速推理能力能在实时视频或直播领域大放异彩，也可以在视频编辑中实现创意应用，并为生成视频模型添加可控性。在科学和医学研究领域...
2023年4月5日,Meta首次开源了视觉分割模型SAM,能够根据交互和自动化两种方式任意切割视频、图像中的所有元素,当时这个模型被誉为计算机视觉界的“ChatGPT时刻”。目前,SAM在Github超过45000颗星。 今天凌晨,Meta在SAM的基础之上对架构、功能以及准确率等进行大量更新,正式开源了SAM-2,并支持Apache 2.0规则的商业化。这...
对象分割:是指识别图像中与感兴趣物体相对应的像素,是计算机视觉领域的一项基本任务。 在零样本的前提下,SAM 2可以实现精准「抠图」! GitHub:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
仓库地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 继上周开源Llama 3.1 405B模型之后,Meta再次开源,简直就是要把开源进行到底。 刚刚小扎在SIGGRAPH上和老黄对谈时,也带来了SAM 2的视频demo,由自家农场上的牛友情出镜。 同时,官网上放出了看起来更加「高大上」的demo。
仓库地址:github.com/facebookrese 继上周开源Llama 3.1 405B模型之后,Meta再次开源,简直就是要把开源进行到底。 刚刚小扎在SIGGRAPH上和老黄对谈时,也带来了SAM 2的视频demo,由自家农场上的牛友情出镜。 同时,官网上放出了看起来更加「高大上」的demo。 可以看到,在零样本的前提下,SAM 2可以实现精准「抠图」...
2024年7月29日,Meta在官网发布SAM2开源消息:segment-anything-2 开源地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 paper:sam-2-segment-anything-in-images-and-videos demo体验:https://ai.meta.com/sam2/ 要点: 继图像元分割模型(SAM) 取得成功之后,最新发布SAM 2,这是一个用于在图像和视...
与SAM一样，SAM 2也会开源并免费使用，并在Amazon SageMaker等平台上托管。为了履行对开源AI的承诺，Meta使用宽松的Apache 2.0协议共享代码和模型权重，并根据BSD-3许可分享SAM 2评估代码。体验地址：https://sam2.metademolab.com/demo 下载地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 模型需要...