Segment Anything 2 (SAM2) in X-AnyLabeling: 构建快速精准的图像和视频标注对象分割工具

主要观点总结

本文主要介绍了Segment Anything 2的新特性及其在无交互视频分割和基于提示的视频分割任务上的优异性能。此外，文章还介绍了Segment Anything 2与X-AnyLabeling的结合使用，使用户能够轻松构建强大的计算机视觉流程。

关键观点总结

关键观点1: Segment Anything 2简介

Segment Anything 2是Meta推出的图像和视频中交互式实例分割的基础模型，是SAM的第一个版本的泛化，支持实时视频处理。

关键观点2: 新特性介绍

Segment Anything 2通过集成Hiera预训练的分层图像编码器来提高图像分割的精度，支持视频识别。新特性包括分层图像编码器、提示编码器、掩码解码器、记忆编码器等。

关键观点3: X-AnyLabeling的使用

X-AnyLabeling是一款强大的辅助标注工具，可以方便地集成Segment Anything 2的视频分割功能。用户可以通过简单的步骤在X-AnyLabeling中使用SAM 2进行视频分割。

文章预览

关注 「 AIWalker 」 并 星标 从此AI不迷路 来源于 CVHub ，作者 派派星 导读 Segment Anything 的初次发布受到了广泛赞誉，在 ICCV 2023 上获得了荣誉提名，并吸引了行业领袖和学术界的关注。在此基础上，Meta 现推出了 Segment Anything 2，该模型进一步提高了图像分割的精度，并将其功能扩展到视频识别。 在本指南中，我们将探索 Segment Anything 2 的新特性，这些特性现已无缝集成到 X-AnyLabeling 生态系统中。现在，所有使用 X-AnyLabeling 的小伙伴都可以轻松地使用 SAM2 来构建强大的计算机视觉流程。 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 ………………………………