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_2/072824/sam2_hiera_small.pt sam2_hiera_base_plus.pt: https:...
https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/072824/sam2_hiera_large.pt 测试图片 代码语言:javascript 复制 importtorch from sam2.build_samimportbuild_sam2 from sam2.sam2_image_predictorimportSAM2ImagePredictor checkpoint="./checkpoints/sam2_hiera_large.pt"model_cfg="sam2_hiera_l.yaml"pre...
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...
SAM2 官方源代码:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git SAM2 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/sam-2-segment-anything-in-images-and-videos/ 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...
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...
【AI工具箱03】Segment Anything 2 SAM2 图像分割-视频动态分割-鼠标涂抹体验升级-ComfyUI工作流系列教程持续更新:https://t.zsxq.com/qkltK体验地址:https://sam2.metademolab.com/demoSAM2插件地址:https://github.com/kijai/ComfyUI-segment-anything-2, 视频播放量 1
Meta 宣布推出 Segment Anything Model 2 (SAM 2),这是一个集成的 AI 模型,可以识别视频中的对象! 对任何内容进行细分模型 2 (SAM2) SAM 2 是第一个可以识别图像或视频中哪些像素属于目标对象的统一模型。 SAM 2 可以分割任何对象,并在视频的每一帧中实时一致地跟踪它。
在本次深入讲解中,我们将探索 Segment Anything Model 2 (SAM2) 及其用于自动标注和数据集生成的强大功能,该功能现已集成到 Ultralytics 中。我们将演示如何执行自动标注,并提供探索自动标注数据集的见解。 了解更多 ➡️ https://docs.ultralytics.com/models/sam-2/ 🔗 Ultralytics 资源: - 🏢 关于...
SAM2(Segment Anything 2)是Meta开发的一个新模型,可以对图像中的任何物体进行分割,而不局限于特定的类别或领域。这个模型的独特之处在于其训练数据的规模:1100万张图像和110亿个掩码。这种广泛的训练使SAM2成为训练新图像分割任务的强大起点。 如果SAM可以分割任何东西,为什么我们还需要重新训练它?因为训练数据的原因...