当前位置: 首页 > news >正文

【AI抠图整合包及教程】Meta SAM2:引领图像和视频分割技术的新纪元

在人工智能的浪潮中,Meta公司再次以Segment Anything Model 2(SAM 2)引领了图像和视频分割技术的新纪元。SAM 2的发布不仅为计算机视觉领域的研究和发展注入了新的活力,还预示着这一技术将在多个行业中找到广泛的应用场景。这一创新模型的推出,无疑标志着物体检测与分割领域的一个新的里程碑。

SAM 2的诞生与背景

SAM 2的前身,即Segment Anything Model(SAM),于2022年4月首次发布。SAM的推出以其卓越的零样本分割能力迅速在计算机视觉领域崭露头角。作为一个用于图像分割的基础模型,SAM无需对特定数据进行微调,即可应用于多种场景。这一特性使其在发布后的一年多时间里,受到了广泛的关注和赞誉。

在此基础上,Meta公司在2023年进一步推出了SAM 2。与SAM相比,SAM 2不仅在图像分割的精度上有所提升,更重要的是,它将分割技术拓展到了视频领域,实现了实时视频分割。这一突破性的进步,使得SAM 2成为首个用于实时、可提示的图像和视频对象分割的统一模型。

SAM 2的技术特点与创新

SAM 2之所以能够在图像和视频分割领域取得如此显著的成就,主要得益于其独特的技术特点和创新设计。

首先,SAM 2采用了创新的流式内存(streaming memory)设计,使其能够按顺序处理视频帧。这种方法不仅使SAM 2特别适合实时应用,还为各个行业开辟了新的可能性。流式内存的设计允许模型通过自注意力和交叉注意力模块高效整合当前帧特征与历史信息,从而实现视频帧的实时处理。

其次,SAM 2内置了记忆机制,使得模型可以跨帧追踪目标。这一机制包括记忆编码器、记忆库和记忆注意力模块,它们共同协作,确保即使在复杂的运动场景中,也能保持分割的连续性和准确性。当模型用于视频时,记忆组件存储有关对象和用户先前提示的信息,用户可以在视频的不同部分添加或删除提示,以改进模型的输出。

此外,SAM 2还新增了遮挡头,使其能够预测对象在特定时间帧中的可见性。这一功能对于快速移动的物体尤其有用,因为它能够捕捉物体的细节信息,即使在物体被遮挡或部分不可见的情况下,也能实现准确的分割。

SAM 2的获取方式

对于想要获取SAM 2的用户,可以通过以下几种方式:

  1. GitHub代码仓库:用户可以通过克隆Meta公司在GitHub上发布的SAM 2代码仓库来获取模型和相关代码。具体步骤包括克隆代码仓库、进入文件夹、安装必要的依赖项等。
  2. 预训练模型下载:Meta公司还提供了预训练的SAM 2模型供用户下载。用户可以在Meta的官方网站上找到下载链接,并按照说明进行下载和安装。
  3. 第三方资源:此外,一些第三方网站和社区也提供了SAM 2的下载链接和资源。例如,CSDN博客等网站上就有关于SAM 2的详细介绍和下载链接。但需要注意的是,用户在下载和使用第三方资源时,应确保资源的可靠性和安全性。

以下是F5 AI社区提供的SAM 2整合包下载地址

百度网盘下载链接:

https://.baidu.com/s/13kdNqTdr2S7_ampAc71kVg?pwd=3fy9 

123网盘下载链接:

https://www.123.com/s/5DsaTd-OAPc.html

夸克网盘下载链接:

https://.quark.cn/s/6557b6989579

!!!!请注意:输入提取链接时,请务必将链接中【盘】替换为【pan】

F5 AI社区

一个紧跟全球AI技术和AI产品发展的社区,秉承“有教程就会有工具”的运营理念,及时为用户整合、提供各类AI工具教程和资源。

  1. 社区特点

教程与工具整合:不仅提供丰富的AI教程,还整合了各类AI工具,方便用户学习和使用。

零基础入门:无论用户是AI领域的初学者还是有一定基础的专业人士,提供了适合他们的教程和资源。

在线专家支持:AI专家团队24小时在线,为用户提供技术支持和答疑解惑。

  1. 资源与服务

本地离线AI工具整合包:提供了本地离线AI工具整合包,用户无需网络连接即可使用这些工具进行学习和实践。

在线教程与视频课程:提供了全套的在线教程和视频课程,帮助用户快速上手并掌握前沿的AI技能。

一键部署与集成:还提供了AI模型的一键部署和集成服务,方便用户将模型快速应用到实际项目中。

  1. 用户群体与应用场景

用户群体:用户群体广泛,包括AI领域的初学者、专业人士、研究人员以及企业用户等。

应用场景:社区提供的教程和资源涵盖了AI领域的多个应用场景,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

SAM 2的应用场景与潜力

SAM 2的推出,无疑将在多个行业中找到广泛的应用场景。

在自动驾驶领域,SAM 2的高精度物体分割能力可以帮助车辆更准确地识别道路上的各种物体,如行人、车辆、交通标志等。这一功能将大大提高行车的安全性,为智能驾驶保驾护航。

在医疗成像领域,SAM 2可以用于精确地分割病变区域,帮助医生进行更准确的诊断和治疗。这一应用将极大地提高医疗服务的效率和质量,为患者带来更好的治疗效果。

在增强现实(AR)和虚拟现实(VR)领域,SAM 2可以实现更真实的场景重建和物体交互。通过精确的分割技术,AR和VR应用可以为用户提供更加沉浸式的体验,使虚拟世界与现实世界之间的界限更加模糊。

在内容创作领域,SAM 2可以为艺术家提供更丰富的创作素材和更高效的创作工具。无论是视频编辑还是动画制作,SAM 2都能帮助创作者实现更加精细和生动的视觉效果。

此外,SAM 2在安防监控、体育分析、生态保护等领域也展现出巨大的应用潜力。例如,在安防监控中,SAM 2可以实时监测和分割视频中的异常行为;在体育分析中,它可以精确追踪运动员的动作和位置;在生态保护中,它可以长期追踪分析景观、植被或野生动物种群的变化。

未来展望

SAM 2的推出是人工智能技术发展中的一个重要里程碑。随着越来越多的企业和研究机构开始关注和应用SAM 2,相关的软件开发、数据处理、算法优化等领域也将得到进一步的发展和壮大。

未来,SAM 2有望成为更大型AI系统的一部分,通过AR眼镜识别日常物品,并向用户提供提醒和说明。此外,SAM 2还可以与语言模型相结合,用于更复杂的应用程序,如机器人技术、视觉语言模型(VLM)和视觉-语言-行动(VLA)模型等。

无论是对于科研机构、企业还是普通用户,SAM 2都将带来前所未有的便利和可能性。我们期待看到SAM 2在未来实践中展示出更多创新的应用案例和技术潜力,进一步推动人工智能技术的发展和普及。

总之,Meta SAM 2的推出不仅标志着图像和视频分割技术的一次重大突破,也为多个行业的发展带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,SAM 2必将在人工智能领域发挥更加重要的作用。

相关文章:

【AI抠图整合包及教程】Meta SAM2:引领图像和视频分割技术的新纪元

在人工智能的浪潮中,Meta公司再次以Segment Anything Model 2(SAM 2)引领了图像和视频分割技术的新纪元。SAM 2的发布不仅为计算机视觉领域的研究和发展注入了新的活力,还预示着这一技术将在多个行业中找到广泛的应用场景。这一创…...

小菜家教平台(三):基于SpringBoot+Vue打造一站式学习管理系统

目录 前言 今日进度 详细过程 相关知识点 前言 昨天重构了数据库并实现了登录功能,今天继续进行开发,创作不易,请多多支持~ 今日进度 添加过滤器、实现登出功能、实现用户授权功能校验 详细过程 一、添加过滤器 自定义过滤器作用&…...

ArcGIS/QGIS按掩膜提取或栅格裁剪后栅格数据的值为什么变了?

问题描述: 现有一栅格数据,使用ArcGIS或者QGIS按照矢量边界进行按掩膜提取或者栅格裁剪以后,其值的范围发生了变化,如下: 可以看到,不论是按掩膜提取还是进行栅格裁剪后,其值的范围均与原来栅…...

Linux的基本指令(一)

1.ls指令 功能:对于目录,该命令列出该目录下的所有子目录与文件。对于文件,将列出文件名以及信息。 常用选项: -a列出目录下的所有文件,包括以 . 开头的隐含文件。 -l列出文件的详细信息 举例: rooti…...

python导入包失败 in <module> import pandas as pd

如果安装不成功就更新一下pip python.exe -m pip install --upgrade pip 再删掉原来的pandas pip uninstall pandas 再安装一次 pip install pandas...

不惧风雨,硬核防护!雷孜LaCie小金刚三防移动硬盘颠覆认知

不惧风雨,硬核防护!雷孜LaCie小金刚三防移动硬盘颠覆认知 哈喽小伙伴们好,我是Stark-C~ 说到移动硬盘大家潜意识的认为是一件很娇贵的数码产品,很怕湿,摔不得。所以我们在使用传统移动硬盘的时候不能摔,远…...

Yocto 项目下通过网络更新内核、设备树及模块

Yocto 项目下通过网络更新内核、设备树及模块 前言 在 Yocto 项目的开发过程中,特别是在进行 BSP(Board Support Package)开发时,经常需要调整特定软件包的版本,修改内核、设备树以及内核模块。然而,每次…...

Scheduled Sampling工作原理【小白记笔记】

Scheduled Sampling(计划采样)是一种在序列生成任务中用于逐步引导模型的训练策略。该方法最早由 Bengio 等人在 2015 年提出,主要用于解决序列到序列(sequence-to-sequence)模型中的曝光偏差(exposure bia…...

C++:C++的IO流

目录 一.C标准IO流 1.operator bool 二.C文件IO流 1.文件读取 ifstream (1)ifstream继承istream (2)ifstream 构造函数 (3)ifstream,get读取整个文件 (4)>&g…...

「QT」几何数据类 之 QLine 整型直线类

✨博客主页何曾参静谧的博客📌文章专栏「QT」QT5程序设计📚全部专栏「VS」Visual Studio「C/C」C/C程序设计「UG/NX」BlockUI集合「Win」Windows程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「PK」Parasolid…...

day58 图论章节刷题Part09(dijkstra(堆优化版)、Bellman_ford 算法)

dijkstra(堆优化版) 朴素版的dijkstra解法的时间复杂度为 O(n^2),时间复杂度只和 n(节点数量)有关系。如果n很大的话,可以从边的角度来考虑。因为是稀疏图,从边的角度考虑的话,我们在堆优化算法中最好使用…...

【计网不挂科】计算机网络期末考试——【选择题&填空题&判断题&简述题】试卷(1)

前言 大家好吖,欢迎来到 YY 滴计算机网络 系列 ,热烈欢迎! 本章主要内容面向接触过C的老铁 本博客主要内容,收纳了一部门基本的计算机网络题目,供yy应对期中考试复习。大家可以参考 本章是去答案版本。带答案的版本在下…...

智能出行助手:SpringBoot共享汽车管理平台

1系统概述 1.1 研究背景 随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及,互联网成为人们查找信息的重要场所,二十一世纪是信息的时代,所以信息的管理显得特别重要。因此,使用计算机来管理共享汽车管理系统的相关信息成为必然。开发…...

【月之暗面kimi-注册/登录安全分析报告】

前言 由于网站注册入口容易被黑客攻击,存在如下安全问题: 暴力破解密码,造成用户信息泄露短信盗刷的安全问题,影响业务及导致用户投诉带来经济损失,尤其是后付费客户,风险巨大,造成亏损无底洞 …...

Flink实现实时数据处理

代码如下: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*-from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings, DataTypes# 初始化执行环境 s_env StreamExecutionEnvironment.get_…...

11.9.2024刷华为

文章目录 HJ31 单词倒排HJ32 密码提取语法知识记录 傻逼OD题目又不全又要收费,看毛线,莫名奇妙 HW这叼机构别搁这儿害人得不得? 我觉得我刷完原来的题目 过一遍华为机考的ED卷出处,就行了 HJ31 单词倒排 游戏本做过了好像 HJ3…...

Chromium 中chrome.system.storage扩展接口定义c++

一、chrome.system.storage 您可以使用 chrome.system.storage API 查询存储设备信息,并在连接和分离可移动存储设备时收到通知。 权限 system.storage 类型 EjectDeviceResultCode 枚举 "success" 移除命令成功执行 - 应用可以提示用户移除设备。…...

【Qt聊天室客户端】登录窗口

1. 验证码 具体实现 登录界面中创建验证码图片空间&#xff0c;并添加到布局管理器中 主要功能概述&#xff08;创建一个verifycodewidget类专门实现验证码操作&#xff09; 详细代码 // 头文件#ifndef VERIFYCODEWIDGET_H #define VERIFYCODEWIDGET_H#include <QWidget>…...

如何显示模型特征权重占比图【数据分析】

可视化模型的特征权重 1、流程 1、导入库: numpy:用于处理数组和矩阵。 matplotlib.pyplot:用于绘图。 sklearn.datasets:用于加载数据集。 sklearn.ensemble.RandomForestClassifier:用于训练随机森林模型。2、加载数据集: 使用load_iris函数加载Iris数据集。3、训练模…...

Ubuntu24安装MySQL

下载deb包&#xff1a; 先更新系统包&#xff1a; sudo apt update sudo apt update -y下载mysql: wget https://dev.mysql.com/get/mysql-apt-config_0.8.17-1_all.deb 安装deb包&#xff1a; sudo dpkg -i mysql-apt-config_0.8.17-1_all.deb目前mysql还没有正式支持Ubun…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)

文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...

利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关

一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令&#xff1a; return <value>;在收到客户端连接后&#xff0c;立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量&#xff08;如 $time_iso8601、$remote_addr 等&#xff09;&a…...

day52 ResNet18 CBAM

在深度学习的旅程中&#xff0c;我们不断探索如何提升模型的性能。今天&#xff0c;我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM&#xff08;Convolutional Block Attention Module&#xff09;模块&#xff0c;并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程&#xff0c;我不仅提升…...

Cesium1.95中高性能加载1500个点

一、基本方式&#xff1a; 图标使用.png比.svg性能要好 <template><div id"cesiumContainer"></div><div class"toolbar"><button id"resetButton">重新生成点</button><span id"countDisplay&qu…...

pam_env.so模块配置解析

在PAM&#xff08;Pluggable Authentication Modules&#xff09;配置中&#xff0c; /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下&#xff1a; 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块&#xff0c;负责验证用户身份&am…...

Cinnamon修改面板小工具图标

Cinnamon开始菜单-CSDN博客 设置模块都是做好的&#xff0c;比GNOME简单得多&#xff01; 在 applet.js 里增加 const Settings imports.ui.settings;this.settings new Settings.AppletSettings(this, HTYMenusonichy, instance_id); this.settings.bind(menu-icon, menu…...

Android15默认授权浮窗权限

我们经常有那种需求&#xff0c;客户需要定制的apk集成在ROM中&#xff0c;并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限&#xff0c;也就是我们常说的浮窗权限&#xff0c;那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...

网络编程(UDP编程)

思维导图 UDP基础编程&#xff08;单播&#xff09; 1.流程图 服务器&#xff1a;短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...

Mac下Android Studio扫描根目录卡死问题记录

环境信息 操作系统: macOS 15.5 (Apple M2芯片)Android Studio版本: Meerkat Feature Drop | 2024.3.2 Patch 1 (Build #AI-243.26053.27.2432.13536105, 2025年5月22日构建) 问题现象 在项目开发过程中&#xff0c;提示一个依赖外部头文件的cpp源文件需要同步&#xff0c;点…...

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)

上一章用到了V2 的概念&#xff0c;其实 Fiori当中还有 V4&#xff0c;咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务)&#xff0c;代理中间件&#xff08;ui5-middleware-simpleproxy&#xff09;-CSDN博客…...