Meta SAM 2: Przyszłość segmentacji obrazów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Meta AI poczyniła znaczące postępy w rozwoju technologii segmentacji obrazów AI wraz z wydaniem Segment Anything Model (SAM).
Początkowo SAM został zaprojektowany w celu demokratyzacji segmentacji obiektów poprzez umożliwienie segmentacji dowolnego obiektu na dowolnym obrazie lub wideo bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy, obszernego szkolenia lub adnotacji danych.
Opierając się na tym fundamencie, Meta AI wprowadziła SAM 2 jako znaczącą aktualizację oryginalnego modelu, przesuwając granice tego, co jest możliwe w dziedzinie segmentacji obrazów AI.
SAM 2 przedstawia ujednolicony model, który obsługuje segmentację w czasie rzeczywistym, zarówno obrazów, jak i filmów.
Nowa wersja znacząco zwiększa dokładność i wydajność segmentacji, jednocześnie trzykrotnie skracając czas interakcji w porównaniu do poprzednika.
Zdolność SAM 2 do uogólniania zero-shot pozwala mu na segmentację obiektów w wcześniej niewidocznych treściach wizualnych bez potrzeby niestandardowych adaptacji, co czyni go bardzo wszechstronnym i wydajnym.
Znaczenie SAM 2 w dziedzinie segmentacji obiektów jest nie do przecenienia.
Oferuje kompleksowe rozwiązanie dla szerokiego zakresu zastosowań, od rzeczywistości rozszerzonej po badania naukowe.
Zapewniając płynną integrację z danymi obrazu i wideo, SAM 2 ma szansę zrewolucjonizować sposób interakcji i analizy treści wizualnych.

Segment Anything Model 2 (SAM 2) wprowadzony przez Meta AI oferuje kilka przełomowych funkcji, które odróżniają go od jego poprzednika.
Po pierwsze, SAM 2 wyróżnia się segmentacją obiektów w czasie rzeczywistym, oferując płynną funkcjonalność zarówno dla obrazów, jak i filmów.
Oznacza to, że użytkownicy mogą szybko segmentować obiekty, zwiększając wydajność w różnych zastosowaniach, od tworzenia treści po analizę naukową.
Jedną z najbardziej niezwykłych cech SAM 2 jest jego zdolność do uogólniania zero-shot.
Pozwala to modelowi na dokładną segmentację obiektów w treściach wizualnych, z którymi nigdy wcześniej się nie spotkał, bez żadnych niestandardowych dostosowań.
Taka wszechstronność sprawia, że SAM 2 jest wysoce adaptowalny w różnych dziedzinach, od fotografii podwodnej po obrazy medyczne.
Co więcej, SAM 2 oferuje zwiększoną dokładność segmentacji, jednocześnie drastycznie skracając czas interakcji trzykrotnie w porównaniu do oryginalnego modelu.
Ulepszenie to ma kluczowe znaczenie dla aplikacji wymagających szybkiej i precyzyjnej segmentacji obiektów, podnosząc tym samym komfort użytkowania i produktywność.
Jako ujednolicony model, SAM 2 obsługuje różnorodne przypadki użycia w świecie rzeczywistym, torując drogę dla innowacyjnych doświadczeń opartych na sztucznej inteligencji.

Segment Anything Model 2 (SAM 2) firmy Meta zapewnia transformacyjne możliwości w różnych dziedzinach, w szczególności poprawiając sposób interakcji i rozumienia danych wizualnych.
W rzeczywistości rozszerzonej i wirtualnej (AR/VR), SAM 2 może być wykorzystywany do segmentacji obiektów w oparciu o wzrok użytkownika, pozwalając na bardziej intuicyjne i wciągające doświadczenie.
Przykładowo, użytkownicy mogą wybierać wirtualne obiekty i manipulować nimi jedynie poprzez patrzenie na nie, rewolucjonizując interfejsy użytkownika i wzorce interakcji.
W branży kreatywnej SAM 2 okazuje się nieoceniony w zadaniach takich jak edycja wideo i tworzenie cyfrowych kolaży.
Jego zdolność do wykonywania w czasie rzeczywistym dokładnej segmentacji obrazu AI pozwala twórcom szybko i wydajnie izolować i edytować elementy w obrazach i filmach.
Otwiera to nowe możliwości dla innowacyjnych treści i ekspresji artystycznej.
Ponadto SAM 2 ma znaczący potencjał w badaniach naukowych.
Wykazał już swoje zalety w naukach morskich, gdzie może segmentować i analizować podwodne obrazy, a także w obrazowaniu medycznym, gdzie pomaga w identyfikacji struktur komórkowych lub wykrywaniu chorób, takich jak rak skóry.
Zastosowania te nie tylko zwiększają możliwości badawcze, ale także przyczyniają się do rozwoju wiedzy naukowej i diagnostyki medycznej.

Pojawienie się Meta’s Segment Anything Model 2 (SAM 2) oznacza znaczącą zmianę w krajobrazie segmentacji obrazów AI, w szczególności poprzez zmniejszenie konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy i obszernych adnotacji do danych.
Tradycyjnie tworzenie dokładnych modeli segmentacji wymagało specjalistycznych umiejętności i dostępu do dużych ilości danych z adnotacjami.
SAM 2, ze swoim paradygmatem segmentacji i ogromnym zbiorem danych SA-1B, demokratyzuje ten proces, czyniąc segmentację obrazu AI bardziej dostępną dla szerszego grona odbiorców.
Integracja SAM 2 obejmuje różne branże i systemy sztucznej inteligencji.
Od ulepszania doświadczeń AR/VR poprzez umożliwienie segmentacji obiektów w oparciu o wzrok użytkownika po ulepszanie tworzenia treści poprzez edycję wideo w czasie rzeczywistym, zastosowania SAM 2 są ogromne.
Branże takie jak nauki morskie i obrazowanie medyczne również odnoszą znaczące korzyści, dzięki możliwościom takim jak podwodna analiza obrazu i identyfikacja struktury komórkowej, które przekształcają badania i diagnostykę.
Patrząc w przyszłość, SAM 2 niesie ze sobą ogromną obietnicę rozwoju wizji komputerowej i multimodalnego zrozumienia.
Jego zdolność do stosowania uogólnień typu zero-shot do niewidocznych domen wizualnych otwiera nowe możliwości, w tym szybsze narzędzia do adnotacji danych wizualnych w pojazdach autonomicznych i innowacyjne efekty wideo w czasie rzeczywistym.
Jako część większego systemu sztucznej inteligencji, SAM 2 może wspierać głębsze multimodalne spostrzeżenia, potencjalnie rewolucjonizując sposób interakcji i rozumienia informacji wizualnych w różnych kontekstach.

Wraz z Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), wydaliśmy również SA-V: zestaw danych zawierający ~51 tys. filmów i >600 tys. adnotacji masek.
Udostępniamy ten zbiór danych z nadzieją, że ta praca pomoże przyspieszyć nowe badania nad widzeniem komputerowym ➡️ https://t.co/PkgCns9qjz pic.twitter.com/j6hDTFWH4b

– AI at Meta (@AIatMeta) 30 lipca 2024 r.

Przedstawiamy Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) – pierwszy ujednolicony model segmentacji obiektów w obrazach i filmach w czasie rzeczywistym.
SAM 2 jest dziś dostępny pod Apache 2.0, dzięki czemu każdy może go używać do tworzenia własnych doświadczeń Szczegóły ➡️ https://t.co/eTTDpxI60h pic.twitter.com/mOFiF1kZfE

– AI at Meta (@AIatMeta) 29 lipca 2024 r.