向阳乔木 on Nostr: Meta于2024年7月29日推出的新一代模型Meta Segment Anything Model 2(SAM ...
Meta于2024年7月29日推出的新一代模型Meta Segment Anything Model 2(SAM 2),用于视频和图像中实时、可提示的对象分割。
应用场景
① 视频效果:与生成视频模型结合,创造新视频效果。
② 数据标注:加快视觉数据的标注工具,构建更好的计算机视觉系统。
③ AR眼镜:SAM 2未来可能作为更大AI系统的一部分,通过AR眼镜识别日常物品,提供提醒和指令。
SAM 2特点
- 实时性:支持实时对象分割。
- 零样本泛化:无需定制适配即可应用于未见过的视觉内容。
- 交互性:通过提示技术,用户可以交互式地定义和细化分割对象。
- 统一模型:SAM 2是首个统一模型,支持图像和视频的实时、可提示的对象分割。
- 性能提升:在图像分割精度和视频分割性能上超越先前工作,且交互时间减少三倍。
- 架构创新:引入记忆机制,包括记忆编码器、记忆库和记忆注意力模块,以处理视频帧间的对象信息。
速度:实时推断速度约为每秒44帧。
- 开源:代码和模型权重在Apache 2.0许可下共享。
- 数据集:SA-V数据集,包含约51,000个真实世界视频和超过600,000个masklets。
局限性
① 视角变化:在剧烈的摄像机视角变化、长时间遮挡、拥挤场景或长视频中可能丢失目标对象。
② 相似对象混淆:在拥挤场景中,可能会混淆外观相似的对象。
③ 多对象分割效率:同时分割多个对象时,模型效率显著下降。
④ 细节捕捉:对于快速移动的复杂对象,可能会遗漏细节,预测在帧间可能不稳定。
如果有了这个模型,是不是可以方便高质量擦除视频字幕和贴纸?
总结自Kimi,原文地址
https://t.co/zV1NFbfYDoPublished at
2024-07-30 04:21:10Event JSON
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