Meta SAM 2: AI画像分割の未来

Meta AI は、Segment Anything Model (SAM) のリリースにより、AI 画像セグメンテーション技術を大きく前進させた。
当初、SAM は、タスク固有の専門知識、広範なトレーニング、データ注釈を必要とせずに、あらゆる画像やビデオ内のあらゆるオブジェクトのセグメンテーションを可能にすることで、オブジェクトのセグメンテーションを民主化するために設計された。
この基盤の上に、Meta AIはオリジナルモデルの大幅なアップグレードとしてSAM 2を発表し、AI画像セグメンテーションの領域で可能なことの限界を押し広げた。
SAM 2は、画像と動画の両方において、リアルタイムでプロンプト可能なセグメンテーションをサポートする統一モデルを提示する。
この新バージョンは、セグメンテーションの精度とパフォーマンスを大幅に向上させるとともに、インタラクション時間を従来の3倍に短縮しました。
SAM 2のゼロショット汎化能力により、カスタム適応の必要なく、以前に見たことのないビジュアルコンテンツ内のオブジェクトをセグメンテーションすることができ、非常に汎用的で強力なものとなっている。
オブジェクトセグメンテーションの分野におけるSAM 2の重要性は、いくら強調してもしすぎることはない。
拡張現実から科学研究まで、幅広いアプリケーションに対応する包括的なソリューションを提供する。
画像とビデオデータのシームレスな統合を提供することで、SAM 2は、ビジュアルコンテンツとの接し方や分析方法に革命を起こす用意がある。

Meta AIが発表したSegment Anything Model 2（SAM 2）は、前モデルとは異なるいくつかの画期的な機能を備えている。
第一に、SAM 2はリアルタイムでプロンプトが表示されるオブジェクトのセグメンテーションに優れており、画像と動画の両方にシームレスな機能を提供します。
これは、ユーザーがオブジェクトを迅速にセグメンテーションできることを意味し、コンテンツ作成から科学的分析に至るまで、様々なアプリケーションの効率を向上させる。
SAM 2の最も顕著な特徴の1つは、ゼロショット汎化機能である。
これにより、このモデルは、カスタム調整なしで、初めて遭遇するビジュアルコンテンツのオブジェクトを正確にセグメンテーションすることができます。
このような汎用性により、SAM 2は水中写真から医療画像まで、さまざまな領域で高い適応性を発揮する。
さらに、SAM 2は、セグメンテーションの精度を向上させると同時に、元のモデルに比べてインタラクション時間を3倍に大幅に短縮した。
この改善は、迅速かつ正確なオブジェクトのセグメンテーションを必要とするアプリケーションにとって非常に重要であり、ユーザーエクスペリエンスと生産性を向上させます。
統一されたモデルとして、SAM 2は多様な実世界のユースケースをサポートし、革新的なAI主導の体験への道を開きます。

Meta社のSegment Anything Model 2 (SAM 2)は、様々な分野に変革的な機能をもたらし、特に視覚データとの対話と理解の方法を強化します。
拡張現実と仮想現実（AR/VR）において、SAM 2はユーザーの視線に基づくオブジェクトのセグメンテーションに利用でき、より直感的で没入感のある体験を可能にする。
例えば、ユーザーは仮想オブジェクトを見るだけで選択・操作でき、ユーザーインターフェースやインタラクションパターンに革命をもたらす。
クリエイティブ業界では、SAM 2は、ビデオ編集やデジタルコラージュの作成などのタスクに非常に有用です。
リアルタイムで正確なAI画像セグメンテーションを実行できるため、クリエイターは画像や動画内の要素を迅速かつ効率的に分離・編集できる。
これにより、革新的なコンテンツや芸術的表現の新たな道が開かれる。
さらに、SAM 2は科学研究においても大きな可能性を秘めている。
SAM 2はすでに、水中画像を分割して分析できる海洋科学や、細胞構造の識別や皮膚がんなどの疾患の検出に役立つ医療画像処理で有望視されている。
これらのアプリケーションは、研究能力を高めるだけでなく、科学的知識や医療診断の進歩にも貢献する。

MetaのSegment Anything Model 2（SAM 2）の登場は、AI画像セグメンテーションの状況に大きな変化をもたらし、特にタスク固有の専門知識と大規模なデータ注釈の必要性を軽減する。
従来、正確なセグメンテーションモデルを作成するには、専門的なスキルと大量のアノテーションデータへのアクセスが必要だった。
プロンプト可能なセグメンテーションパラダイムと膨大なSA-1Bデータセットを備えたSAM 2は、このプロセスを民主化し、AI画像セグメンテーションをより多くのユーザーが利用できるようにする。
SAM 2の統合は、さまざまな業界やAIシステムに広がっている。
ユーザーの視線に基づくオブジェクトのセグメンテーションを可能にすることによるAR/VR体験の向上から、リアルタイムのビデオ編集によるコンテンツ制作の改善まで、SAM 2の用途は多岐にわたる。
海洋科学や医療画像などの産業も大きな恩恵を受けており、水中画像解析や細胞構造同定のような機能が研究や診断に変革をもたらす。
今後、SAM 2は、コンピュータービジョンとマルチモーダル理解の進歩に大きな期待を寄せている。
未知の視覚領域にゼロショット汎化を適用するその能力は、自律走行車における視覚データの高速アノテーションツールや、リアルタイムでの革新的な映像効果など、新たな可能性を切り開く。
より大規模なAIシステムの一部として、SAM 2はより深遠なマルチモーダルな洞察を育み、多様な文脈における視覚情報との関わり方や理解の仕方に革命をもたらす可能性がある。

メタセグメント何でもモデル2（SAM 2）と共に、我々はSA-Vもリリースしました：~51Kビデオと>600Kマスクレットアノテーションを含むデータセットです。
私たちは、この作業が新しいコンピュータ・ビジョンの研究を加速させる一助となることを願って、このデータセットを共有しています ➡️https://t.co/PkgCns9qjz pic.twitter.com/j6hDTFWH4b

– AI at Meta (@AIatMeta)2024年7月30日

Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)の紹介 – 画像と動画におけるリアルタイムでプロンプト可能なオブジェクトセグメンテーションのための初の統一モデル。
SAM 2はApache 2.0のもとで本日より利用可能となり、誰でも独自の体験を構築できるようになりました。詳細 ➡️https://t.co/eTTDpxI60h pic.twitter.com/mOFiF1kZfE

– AI at Meta (@AIatMeta)2024年7月29日