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用户可以通过提供点击、框选或遮罩作为输入，在图像或视频帧中选择对象。模型将根据提供的提示对对象进行分割。可以使用额外的提示来细化模型的预测，特别是在视频帧中。
用户可以通过提供点击、框选或遮罩作为输入，在图像或视频帧中选择对象。模型将根据提供的提示对对象进行分割。可以使用额外的提示来细化模型的预测，特别是在视频帧中。
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) 是首个统一模型，用于对图像和视频中的对象进行分割。它允许用户通过点击、框选或遮罩作为输入，在任何图像或视频帧中选择对象。SAM 2 旨在实现快速、精确的对象选择，并在图像和视频的对象分割方面提供最先进的性能。这些模型是开源的，遵循 Apache 2.0 许可证。
官网访问趋势、地区分布与流量渠道
访问量采用最近明确月份的曲线值；其余指标按概览区间展示。
2024-05 - 2026-09 全部流量
6 个月记录 · 6 个月有有效数据
12 个月记录 · 12 个月有有效数据
29 个月记录 · 29 个月有有效数据
2024-05 - 2026-09 桌面设备
美国37.12%
印度12.29%
加拿大4.61%
中国3.43%
韩国3.38%
2024-05 - 2026-09 全球桌面设备
| 关键词 | 流量 | 点击费用 |
|---|---|---|
| muse | 220.00万 | $ 0.78 |
| meta ai | 190.00万 | $ 0.37 |
| meta muse | 77.00万 | $ 1.52 |
| muse ai | 110.00万 | $ 1.33 |
| muse meta | 31.18万 | $ 1.02 |
SAM 2 是一个统一模型，用于对图像和视频中的对象进行分割，允许用户通过点击、框选或遮罩作为输入选择对象。
是的，这些模型是开源的，遵循 Apache 2.0 许可证。
SAM 2 接受点击、框选或遮罩作为输入来选择图像或视频帧中的对象。
SA-V 数据集是一个大型而多样化的视频分割数据集，用于训练 SAM 2。它包括在地理上多样的真实场景中收集的 ~60万个遮罩，涵盖 ~5.1万段视频。
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