Unisciti a noi per approfondire il Segment Anything Model 2 (SAM 2) di Meta AI e capire per quali applicazioni in tempo reale può essere utilizzato in vari settori.
Il 29 luglio 2024, Meta AI ha rilasciato la seconda versione del suo Segment Anything Model, SAM 2. Il nuovo modello è in grado di individuare i pixel che appartengono a un oggetto target sia nelle immagini che nei video! La cosa migliore è che il modello è in grado di seguire costantemente un oggetto in tutti i fotogrammi di un video in tempo reale. SAM 2 apre interessanti possibilità per l'editing video, le esperienze di realtà mista e l'annotazione più rapida dei dati visivi per l'addestramento dei sistemi di visione artificiale.
Sulla base del successo del primo SAM, che è stato utilizzato in settori come le scienze marine, le immagini satellitari e la medicina, SAM 2 affronta sfide come gli oggetti in rapido movimento e i cambiamenti di aspetto. La sua maggiore precisione ed efficienza lo rendono uno strumento versatile per un'ampia gamma di applicazioni. In questo articolo ci concentreremo sui campi di applicazione diSAM 2 e sui motivi per cui è importante per la comunità dell'intelligenza artificiale.
Il Segment Anything Model 2 è un modello di base avanzato che supporta la segmentazione visiva su richiesta o PVS sia nelle immagini che nei video. La PVS è una tecnica in cui un modello è in grado di segmentare o identificare diverse parti di un'immagine o di un video in base a specifiche indicazioni o input forniti dall'utente. Questi suggerimenti possono essere sotto forma di clic, caselle o maschere che evidenziano l'area di interesse. Il modello genera quindi una maschera di segmentazione che delinea l'area specificata.
L'architettura di SAM 2 si basa sull'originale SAM , ampliando la segmentazione delle immagini e includendo anche la segmentazione dei video. Presenta un decodificatore di maschere leggero che utilizza i dati dell'immagine e i suggerimenti per creare maschere di segmentazione. Per i video, SAM 2 introduce un sistema di memoria che consente di ricordare le informazioni dei fotogrammi precedenti, garantendo un tracciamento accurato nel tempo. Il sistema di memoria comprende componenti che memorizzano e richiamano i dettagli degli oggetti da segmentare. SAM 2 è anche in grado di gestire le occlusioni, di tracciare gli oggetti in più fotogrammi e di gestire le richieste ambigue generando diverse possibili maschere. SAM L'architettura avanzata di 2 lo rende altamente capace sia in ambienti visivi statici che dinamici.
In particolare, per quanto riguarda la segmentazione dei video, SAM 2 raggiunge un'accuratezza maggiore con un numero di interazioni con l'utente tre volte inferiore rispetto ai metodi precedenti. Per quanto riguarda la segmentazione delle immagini, SAM 2 supera il Segment Anything Model originale (SAM), risultando sei volte più veloce e più preciso. Questo miglioramento è stato evidenziato nel documento di ricerca SAM 2 su 37 diversi set di dati, compresi i 23 su cui SAM era stato precedentemente testato.
È interessante notare che SAM 2 di Meta AI è stato sviluppato creando il più grande set di dati di segmentazione video fino ad oggi, il set di dati SA-V. Questo ampio set di dati comprende oltre 50.000 video e 35,5 milioni di maschere di segmentazione ed è stato raccolto grazie ai contributi interattivi degli utenti. Gli annotatori hanno fornito suggerimenti e correzioni per aiutare il modello a imparare da un'ampia varietà di scenari e tipi di oggetti.
Grazie alle sue avanzate capacità di segmentazione di immagini e video, SAM 2 può essere utilizzato in diversi settori. Esploriamo alcune di queste applicazioni.
Il nuovo modello di segmentazione di Meta AI può essere utilizzato per applicazioni di Realtà Aumentata (AR) e Realtà Virtuale (VR). Ad esempio, SAM 2 è in grado di identificare e segmentare con precisione gli oggetti del mondo reale e di rendere più realistica l'interazione con gli oggetti virtuali. Può essere utile in vari campi come i giochi, l'istruzione e la formazione, dove è essenziale un'interazione realistica tra elementi virtuali e reali.
Poiché i dispositivi come gli occhiali AR stanno diventando sempre più avanzati, le funzionalità di SAM 2 potrebbero presto essere integrate in essi. Immagina di indossare gli occhiali e di guardare in giro per il tuo salotto. Quando gli occhiali si segmentano e notano la ciotola dell'acqua del tuo cane, potrebbero ricordarti di riempirla, come mostrato nell'immagine qui sotto. Oppure, se stai cucinando una nuova ricetta, gli occhiali potrebbero identificare gli ingredienti presenti sul piano di lavoro e fornirti istruzioni e consigli passo dopo passo, migliorando la tua esperienza culinaria e assicurandoti di avere tutti gli elementi necessari a portata di mano.
La ricerca che ha utilizzato il modello SAM ha dimostrato che può essere applicato in domini specializzati come l'imaging sonar. Le immagini sonar presentano sfide uniche a causa della bassa risoluzione, degli alti livelli di rumore e delle forme complesse degli oggetti nelle immagini. Mettendo a punto SAM per le immagini sonar, i ricercatori hanno dimostrato la sua capacità di segmentare con precisione vari oggetti sottomarini come detriti marini, formazioni geologiche e altri oggetti di interesse. Immagini subacquee precise e affidabili possono essere utilizzate nella ricerca marina, nell'archeologia subacquea, nella gestione della pesca e nella sorveglianza per compiti quali la mappatura degli habitat, la scoperta di artefatti e il rilevamento di minacce.
%25201.avif)
Poiché SAM 2 si basa e migliora molte delle sfide che SAM deve affrontare, ha il potenziale per migliorare ulteriormente l'analisi delle immagini sonar. Le sue precise capacità di segmentazione possono aiutare in diverse applicazioni marine, tra cui la ricerca scientifica e la pesca. Ad esempio, SAM 2 può delineare efficacemente le strutture sottomarine, rilevare i detriti marini e identificare gli oggetti nelle immagini sonar forward-looking, contribuendo a un'esplorazione e a un monitoraggio sottomarino più precisi ed efficienti.
Ecco i potenziali vantaggi dell'utilizzo di SAM 2 per analizzare le immagini sonar:
Integrando SAM 2 nei processi di imaging sonar, l'industria marina può ottenere maggiore efficienza, accuratezza e affidabilità nell'esplorazione e nell'analisi subacquea, portando infine a risultati migliori nella ricerca marina.
Un'altra applicazione di SAM 2 è quella dei veicoli autonomi. SAM 2 è in grado di identificare con precisione oggetti come pedoni, altri veicoli, segnali stradali e ostacoli in tempo reale. Il livello di dettaglio che SAM 2 è in grado di fornire è essenziale per prendere decisioni sicure sulla navigazione e per evitare le collisioni. Elaborando con precisione i dati visivi, SAM 2 aiuta a creare una mappa dettagliata e affidabile dell'ambiente circostante e consente di prendere decisioni migliori.
SAM La capacità di 2 di funzionare bene in diverse condizioni di luce, cambiamenti climatici e ambienti dinamici lo rende affidabile per i veicoli autonomi. Che si tratti di una strada urbana trafficata o di un'autostrada nebbiosa, SAM 2 è in grado di identificare e segmentare accuratamente gli oggetti in modo che il veicolo possa rispondere correttamente alle varie situazioni.
Tuttavia, ci sono alcune limitazioni da tenere presenti. Nel caso di oggetti complessi e in rapido movimento, SAM 2 può talvolta non cogliere i dettagli più fini e le sue previsioni possono diventare instabili da un fotogramma all'altro. Inoltre, SAM 2 può talvolta confondere più oggetti simili in scene affollate. Queste sfide sono il motivo per cui l'integrazione di ulteriori sensori e tecnologie è fondamentale nelle applicazioni di guida autonoma.
Il monitoraggio ambientale con la computer vision può essere difficile, soprattutto quando mancano i dati annotati, ma è proprio questo che lo rende un'applicazione interessante per SAM 2. SAM 2 può essere usato per tracciare e analizzare i cambiamenti nei paesaggi naturali segmentando e identificando con precisione varie caratteristiche ambientali come foreste, corpi idrici, aree urbane e terreni agricoli da immagini satellitari o di droni. In particolare, una segmentazione precisa aiuta a monitorare la deforestazione, l'urbanizzazione e i cambiamenti nell'uso del suolo nel tempo, fornendo dati preziosi per la conservazione e la pianificazione ambientale.
Ecco alcuni dei vantaggi dell'utilizzo di un modello come SAM 2 per analizzare i cambiamenti ambientali nel tempo:
La demo di Segment Anything 2 è un ottimo modo per provare il modello su un video. Utilizzando le funzionalità PVS di SAM 2, abbiamo preso un vecchio video di YouTubeUltralytics e siamo riusciti a segmentare tre oggetti o persone nel video e a pixelarli. Tradizionalmente, l'editing di tre individui da un video come questo sarebbe stato lungo e noioso e avrebbe richiesto una mascheratura manuale fotogramma per fotogramma. Tuttavia, SAM 2 semplifica questo processo. Con pochi clic sulla demo, puoi proteggere l'identità di tre oggetti di interesse in pochi secondi.
La demo ti permette anche di provare alcuni effetti visivi diversi, come l'accensione di un riflettore sugli oggetti selezionati per il tracciamento e la cancellazione degli oggetti tracciati. Se ti è piaciuta la demo e sei pronto a iniziare a innovare con SAM 2, dai un'occhiata alla pagina dei documenti del modelloUltralytics SAM 2 per avere istruzioni dettagliate su come utilizzare il modello. Esplora le caratteristiche, le fasi di installazione e gli esempi per sfruttare appieno le potenzialità di SAM 2 nei tuoi progetti!
Il Segment Anything Model 2 (SAM 2) di Meta AI sta trasformando la segmentazione di video e immagini. Con il miglioramento di compiti come il tracciamento degli oggetti, stiamo scoprendo nuove opportunità nell'editing video, nella realtà mista, nella ricerca scientifica e nell'imaging medico. Rendendo più semplici compiti complessi e velocizzando le annotazioni, SAM 2 è pronto a diventare uno strumento importante per la comunità dell'intelligenza artificiale. Continuando a esplorare e innovare con modelli come SAM 2, possiamo aspettarci applicazioni ancora più innovative e progressi in vari campi!
Scopri di più sull'IA esplorando il nostro repository GitHub e unendoti alla nostra comunità. Dai un'occhiata alle nostre pagine dedicate alle soluzioni per avere informazioni dettagliate sull'IA nel settore manifatturiero e sanitario. 🚀
Inizia il tuo viaggio nel futuro dell'apprendimento automatico
