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新一代图像和视频分割基础模型

SAM 2是Meta AI研发的图像和视频分割基础模型,扩展了SAM的功能。它采用transformer架构和流式内存,实现实时视频处理。通过模型循环数据引擎,研究团队构建了大规模视频分割数据集SA-V。SAM 2在多种视觉任务中展现出卓越性能,为计算机视觉领域带来新的可能。

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sam2-hiera-small - 下一代图像和视频可提示视觉分割技术

FAIRGithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型视觉分割视频分割

SAM 2是FAIR推出的一款模型，专注于实现图像和视频的可提示视觉分割。官方代码库支持图像和视频预测任务，允许利用SAM2ImagePredictor生成图像遮罩，并使用SAM2VideoPredictor实现视频中遮罩的传播和处理。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛功能。如需深入了解，可查阅相关论文和资源。

sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型，专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能，可通过Python接口快速集成。基于提示式交互，模型能实现自动生成分割掩码，在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

sam2-hiera-tiny - 提供图像和视频分割功能的开放源码基础模型

GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型深度学习视觉分割视频分割

SAM 2模型提供图像和视频的可提示视觉分割功能，开源代码库支持图像和视频预测。通过提示实现精准的掩码生成及传播，在高效推理中表现出色。该项目适合视觉识别与处理领域的研究者和开发者进行应用。

evf-sam2 - EVF-SAM优化文本引导的Segment Anything Model性能

EVF-SAMGithubHuggingface图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合计算机视觉

EVF-SAM项目利用早期视觉语言融合技术，提高了文本引导的Segment Anything Model性能。该开源项目为图像和视频分割任务提供解决方案，支持文本提示输入。用户可在GitHub获取源代码，通过inference.py和inference_video.py文件了解使用方法。目前需从源代码导入模型脚本，尚不支持AutoModel.from_pretrained(...)功能。

sam-vit-huge - SAM 革新性的通用图像分割模型

AI模型GithubHuggingfaceSAM图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉

Segment Anything Model (SAM) 是Facebook Research开发的先进图像分割模型。它能根据点或框等简单提示生成精确的对象蒙版，在1100万图像和11亿蒙版的大规模数据集上训练。SAM具备强大的零样本迁移能力，可应用于多种分割任务。模型由视觉编码器、提示编码器和蒙版解码器构成，既可生成单个目标蒙版，也能自动分割整图所有对象。SAM为计算机视觉领域带来了新的可能性。

sam2-hiera-large - SAM2模型实现图像和视频智能分割

GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

SAM2-hiera-large是FAIR开发的图像和视频分割基础模型，支持可提示的视觉分割任务。模型提供简单API，适用于图像和视频预测。通过添加提示点或边界框，用户可实时获取分割结果，并在视频中传播提示。该模型为计算机视觉研究和应用提供了新的可能性。

Segment Anything Model - 一键智能识别与分割图像中的对象

AIAI工具AI开发Meta AISegment Anything Model图像分割模型训练热门零次训练

Meta AI推出的Segment Anything Model (SAM)，能够一键从图像中分割任意对象。此AI模型具备零样本泛化能力，可处理未知对象和图像，适用于视频追踪、图像编辑等多种应用场景。

sam2-hiera-large - 基于深度学习的高性能图像分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目掩码生成模型模型推理自动掩码生成

SAM2-Hiera-large是Meta公司开发的SAM2模型大型变体，专注于图像分割任务。该模型支持基于边界框的预测和自动掩码生成，可用于处理图像和视频对象分割。开发者可通过Python接口调用模型，实现高效的分割效果。项目提供了详细的使用示例和丰富的资源，方便用户深入了解和应用SAM2技术。

SegmentAnything3D - Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

3D感知GithubSegment Anything 3D图像分割开源项目点云处理计算机视觉

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

FastSAM - 全景分割模型速度提升50倍且性能可比SAM

AI模型Fast Segment AnythingGithub图像分割开源项目深度学习计算机视觉

FastSAM是一款基于CNN的高效全景分割模型。仅使用SAM数据集2%的数据，就实现了与SAM相当的性能，同时运行速度提升50倍。支持一切模式、文本提示、框选和点选等多种交互方式。在边缘检测、目标检测等下游任务中，FastSAM展现出优异的零样本迁移能力，为计算机视觉研究开辟新方向。

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