SAM 2

SAM 2 (Segment Anything Model 2) 是由Meta的AI研究部门（FAIR）开发的一个基础模型，旨在解决图像和视频中的可提示（promptable）视觉分割问题。与前代模型SAM仅支持静态图像分割不同，SAM 2将图像视为只有一帧的视频，从而扩展了功能，能够处理实时视频分割任务。它采用了简单的Transformer架构，配合流式存储器，实现对视频的实时处理。

此外，SAM 2通过一个模型参与的数据引擎收集了SA-V数据集，这是迄今为止最大的一个视频分割数据集。通过用户交互，这个数据引擎不断改进模型和数据，从而提升了性能。SAM 2在各种任务和视觉领域中表现优异。

SAM 2的使用场景包括（但不限于）：

1. 图像分割：具有与SAM相似的静态图像分割功能。可以通过提供提示（prompts）来分割图像中的对象。

2. 视频分割和跟踪：能够在视频中进行对象的分割和跟踪。用户可以添加新的提示并立即在相同帧上获取输出，或在视频中传播提示以获取整个视频中的目标掩码（masks）。

这种模型对各种现实应用场景，如自动驾驶、安防监控、视频编辑、医学影像分析等领域，都具有重要的潜在应用价值。