facebook/sam2.1-hiera-tiny
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#7 Repository Của Tuần
🖼️ SAM 2.1 Hiera-Tiny — Phân đoạn hình ảnh & video thông minh từ FAIR
Mô hình nền tảng giúp bạn phân đoạn bất kỳ đối tượng nào trong hình ảnh hoặc video chỉ bằng một vài cú click hoặc hộp giới hạn.
Đây là mô hình SAM 2.1 Hiera-Tiny, phiên bản nhẹ của dự án Segment Anything in Images and Videos (SAM 2) do đội ngũ nghiên cứu FAIR (Facebook AI Research) phát triển. Dự án giải quyết bài toán phân đoạn hình ảnh và video dựa trên lời nhắc (promptable segmentation) — tức là người dùng có thể chỉ định đối tượng cần tách ra thông qua các điểm nhấn (positive/negative points), hộp giới hạn (bounding boxes), hoặc cả hai.
Mô hình đã được tích hợp sẵn trên Hugging Face với hỗ trợ thư viện Transformers, giúp triển nhĩ sử dụng trở nên đơn giản và nhanh chóng.
✨ Điểm nổi bật
- Hỗ trợ phân đoạn hình ảnh: Dự đoán mặt nạ (mask) cho các đối tượng trong hình ảnh dựa trên điểm nhấn hoặc hộp giới hạn.
- Hỗ trợ phân đoạn video: Khởi tạo trạng thái video, thêm lời nhắc trên khung hình hiện tại, và lan truyền (propagate) mặt nạ xuyên suốt toàn bộ video.
- Tích hợp Transformers: Sử dụng
Sam2Model,Sam2Processorhoặc pipelinemask-generationđể dễ dàng áp dụng vào dự án. - Đa dạng đầu vào: Hỗ trợ điểm nhấn đơn, nhiều điểm nhấn, hộp giới hạn, và phân đoạn đa đối tượng cùng lúc.
- Hỗ trợ batch inference: Xử lý đồng thời nhiều hình ảnh để tối ưu hiệu suất.
- Tự động sinh mặt nạ: Pipeline
mask-generationgiúp tự động tạo mặt nạ cho tất cả đối tượng trong hình ảnh.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không chỉ là một mô hình phân đoạn đơn thuần, SAM 2.1 mang lại khả năng phân đoạn động trong video, giúp theo dõi và tách các đối tượng di chuyển qua từng khung hình một cách chính xác. Phiên bản Hiera-Tiny giúp giảm kích thước mô hình và nhu cầu tính toán, phù hợp triển khai trên môi trường có tài nguyên hạn chế nhưng vẫn giữ được hiệu suất cao.
Ứng dụng thực tế bao gồm: xử lý video giám sát, chỉnh sửa hình ảnh, phân tích y tế, và các hệ thống đòn bẩy nền tảng trong lĩnh vực thị giác máy tính.
#SAM2 #SegmentAnything #FAIR #Transformers #MaskGeneration #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
SAM 3 is a unified foundation model for promptable segmentation in images and videos. It can detect, segment, and track objects using text or visual prompts such as points, boxes, and masks. Compared to its predecessor SAM 2(https://github.com/facebo...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...