SAM 2 – Meta推出的AI对象分割模型

SAM 2（Segment Anything Model 2）是Meta开发的一款先进AI对象分割模型，专注于实时处理图像和视频的分割任务。它具备优异的零样本泛化能力，可以准确识别并分割未见过的对象。此外，它通过一个统一的架构同时支持图像和视频的处理，提升了应用的灵活性。SAM 2还具备交互式提示功能，允许用户通过简单的点击或框选来指导分割过程。该模型已开源，推动了视频编辑、自动驾驶、医学成像等多个领域的应用进展。

SAM 2是什么

SAM 2（Segment Anything Model 2）是Meta推出的一款AI对象分割模型，旨在实时处理图片和视频中的对象分割。它具有卓越的零样本泛化能力，能够有效分割未知对象，并且通过统一的架构同时处理图像和视频。SAM 2的设计支持用户交互，通过点击或框选来指导分割过程。该模型已开源，推动了AI在视频编辑、自动驾驶和医学成像等领域的广泛应用。

SAM 2的主要功能

• 集成处理能力：SAM 2能同时处理静态图像和动态视频的分割任务，提升了应用的灵活性和效率。
• 高效实时处理：具备高效的实时处理能力，每秒可分析多达44帧的图像，满足快速反馈需求的应用场景，如视频编辑和增强现实。
• 适应性强：该模型能够识别并分割在训练阶段未曾出现过的新物体，展现出良好的适应性。
• 用户交互改进：用户可以通过反馈告诉SAM 2哪些地方表现良好，哪些地方需要改进，从而提升模型的准确性。
• 复杂场景解析：在复杂或模糊的场景中，SAM 2能够提供多个分割选项，智能地解析和区分重叠或部分遮挡的对象。

SAM 2的技术原理

• 统一模型架构：SAM 2将图像和视频分割功能整合在一个模型中，基于用户提示，通过点、边界框或掩码来指定感兴趣的对象。
• 高级处理机制：该模型设计有处理视频分割中常见问题的机制，如物体遮挡。使用复杂的记忆机制来跟踪各帧中的物体，确保连续性。
• 模型架构：包括图像和视频编码器、提示编码器、记忆机制（记忆编码器、记忆库和记忆注意力模块）以及掩码解码器，这些组件协同工作以提取特征、处理用户提示、存储过去帧的信息，并生成最终的分割掩码。
• 记忆机制和遮挡处理：记忆机制使SAM 2能够处理时间依赖性和遮挡问题。当物体移动或被遮挡时，模型可以依赖记忆库预测对象的位置和外观。
• 多掩码模糊解决：在存在多个可能的分割对象时，SAM 2能够生成多个掩码预测，提高对复杂场景的准确度。
• SA-V 数据集：为了训练SAM 2，开发了SA-V数据集，成为目前最大、最具多样性的视频分割数据集之一，涵盖超过51,000个视频和600,000个掩码注释，提供了前所未有的多样性和复杂性。
• 提示视觉分割任务：SAM 2设计为可以接受视频中任意一帧的输入提示，定义要预测的时空掩码，并能够依据这些提示即时预测当前帧的遮罩，并在时间上进行传播，生成目标对象在所有视频帧中的masklet。

SAM 2的项目地址

• 项目官网：https://ai.meta.com/sam2/
• 体验Demo：https://aidemos.meta.com/
• GitHub仓库：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/models?search=facebook/sam2
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/abs/2408.00714

SAM 2的应用场景

• 视频编辑：在视频后期制作中，SAM 2可以迅速分割视频中的对象，帮助编辑者从复杂背景中提取特定元素，并进行特效添加或替换。
• 增强现实（AR）：在增强现实应用中，SAM 2能够实时识别和分割现实世界中的对象，为用户叠加虚拟信息或图像。
• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，SAM 2可以精确识别和分割道路、行人、车辆等，提高导航和避障的准确性。
• 医学成像：在医学领域，SAM 2可以辅助医生在医学影像中分割和识别病变区域，为诊断和治疗计划提供支持。
• 内容创作：对于内容创作者，SAM 2能够在视频或图像中快速选取特定对象，拓展创作的可能性。