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YoloV8实战:使用Ultralytics实现Sam2的推理

时间:2024-09-13 21:23:08浏览次数:10  
标签:视频 分割 SAM Segment Ultralytics YoloV8 https Sam2 com

Segment Anything Model 2(SAM 2)作为Meta公司发布的Segment Anything Model(SAM)的升级版本,在图像和视频分割领域展现出了显著的优点和特性。
在这里插入图片描述

论文连接:https://arxiv.org/pdf/2408.00714

Demo: https://sam2.metademolab.com
Code: https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
Website: https://ai.meta.com/sam2

优点

  1. 分割精度提升

    • 相比原始的SAM模型,SAM 2在分割精度上有所提高,能够更准确地识别并分割图像和视频中的对象。
  2. 处理速度加快

    • SAM 2的处理速度提高了大约六倍,能够更快地生成分割掩模,适用于需要快速响应的应用场景。
  3. 支持视频分割

    标签:视频,分割,SAM,Segment,Ultralytics,YoloV8,https,Sam2,com
    From: https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/142073859

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