Joseph Nelson:SegmentAnything在计算机视觉领域设立了一个新标准。回顾从第一次发布到现在，SAM引入了一种能力，使模型接近零样本学习，即在不进行任何训练的情况下，识别图像中的物体并生成完美的多边形和轮廓。这种能力以前需要大量的手动标注和准备，非常精细的点击以创建个人和物体的轮廓。之前确实有一些模型尝试在图像...
Segment-Anything-2 简介 Segment Anything Model 2,简称SAM 2,这是一个用于图像和视频中交互式实例分割的基础模型。它基于带有streaming memory的Transformer 架构构成,以支持实时视频处理。SAM 2 是第一个版本的 SAM 向视频领域的泛化,它可以逐帧处理视频,并使用一个记忆注意力模块来关注目标对象的前一记忆。当 SA...
git clonehttps://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git cd segment-anything-2;pip install -e. 然后,下载模型: sam2_hiera_tiny.pt: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_tiny.pt sam2_hiera_small.pt: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_...
Segment Anything Model 2(SAM 2)在传统视频目标分割任务大放异彩,引起了众多关注。然而,港中文和上海 AI Lab 的研究团队发现 SAM 2 的贪婪选择策略容易陷入「错误累积」的问题,即一次错误的分割掩码选择将影响后续帧的分割结果,导致整个视频分割性能的下降。这个问题在长视频分割任务中显得更加严重。针对这些挑战,该...
Segment Anything Model 2(SAM 2)作为Meta公司发布的Segment Anything Model(SAM)的升级版本,在图像和视频分割领域展现出了显著的优点和特性。 论文连接:https://arxiv.org/pdf/2408.00714 Demo: https://sam2.metademolab.com Code: https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 Website: https://...
继于今年4月发布可用来分割图像对象的Segment Anything Model（SAM）之后，Meta周一（7/29）发布Segment Anything Model 2（SAM 2），并将分割对象的功能从图像延伸到视频。SAM 2可以分割图像或视频中的任何对象，还能即时于视频中的所有画面关注该对象，既有的其他模型无法实现该功能，是因为它比分割图像中的对象还要...
Meta公司最近推出了一项革命性的技术——Meta Segment Anything Model 2（简称SAM 2），这是其前身SAM的升级版，专为视频和图像中的对象分割而设计。SAM 2不仅支持图像分割，还能够处理视频内容，使得对象分割技术更加先进和实用。SAM 2的核心优势在于其能够实时提示对象分割，无论是在图像还是视频中，都能实现最先进...
Segment Anything Model(SAM)是一种尖端的图像分割模型,可以进行快速分割,为图像分析任务提供无与伦比的多功能性。SAM 构成了 Segment Anything 计划的核心,这是一个开创性的项目,引入了用于图像分割的新颖模型、任务和数据集。 SAM 的先进设计使其能够在无需先验知识的情况下适应新的图像分布和任务,这一功能称为零...
牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像分割SOTA榜 2023 年 4 月,Meta 公司发布了 Segment Anything Model (SAM),号称能够「分割一切」,犹如一颗重磅炸弹震荡了整个计算机视觉领域,甚至被很多人看作是颠覆传统 CV 任务的研究。 时隔1 年多,Meta 再度发布里程碑式更新—— SAM 2 能够为静态图像和动态视频...
meta在2023.4.5又发了image sematic segmentation的文章,名字就叫Segment Anything;学术圈有个潜规则:title越简单,事情越大,比如7年前的那篇 attention is all you need,直接提升了nlp的层次!这次的Segment An