使用Segment Anything 2加速图像和视频标注

Meta刚刚发布了Segment Anything 2 (SAM 2)，这是对其广受欢迎的基础模型进行的重要升级，用于实时对象分割。此次更新通过将其强大的图像分割能力扩展到视频领域，实现了只需极少人工干预即可完成实时对象分割，将技术提升到了全新高度。

仅靠Segment Anything所缺失的是一种查看和优化自动生成掩码的方式。这就是为什么Segment Anything与Label Studio能够形成如此强大的组合，为人工审核提供即时视觉反馈和交互式标注界面。现在借助SAM 2，这一过程比以往任何时候都更加快速和准确。

将SAM 2与Label Studio集成

想知道如何开始吗？得益于两个新的ML后端连接器，将SAM 2与Label Studio集成比您想象的要简单。只需几个简单的步骤，您就可以将SAM 2连接到Label Studio，并开始为您的项目利用其高级功能。

观看这个快速视频教程，它将引导您完成整个过程：

准备好深入探索了吗？以下是一些资源可以帮助您：

• 图像ML后端集成
• ML Backend Integration for video
• Label Studio 图像分割模板

SAM 2 有哪些新功能？

SAM 2带来了多项令人兴奋的新功能，使其成为图像和视频分割领域的颠覆者：

• 统一的图像与视频模型： SAM 2将图像分割和视频分割功能整合到一个单一、适应性强的模型中，能够处理各种场景下的未知对象，无需进行定制训练。
• 性能与准确度提升： SAM 2以更少的交互次数提供更优结果。在视频分割任务中，其准确度显著优于前代方法，同时交互次数减少3倍。对于图像分割任务，其处理速度比原版Segment Anything Model (SAM)快6倍，精度也更高。
• 高级视觉挑战处理： SAM 2擅长处理复杂的视觉场景，例如物体遮挡和重现，使其成为应对挑战性任务的可靠选择。
• 交互式优化：用户可以迭代优化分割结果，使Label Studio UI成为实现高质量标注的重要工具。

开源与人机协同

SAM 2最令人兴奋的方面之一是它采用Apache 2.0开源许可证发布。这使得前沿技术对所有人开放，让全球各地的数据科学团队能够无障碍地进行创新。

Meta还发布了一个采用开放许可的广泛数据集，进一步推动社区探索和扩展SAM 2的能力。但这不仅仅是关于自动化——Meta认识到人在回路工作流程对于优化和提升模型性能的重要性。通过整合人类反馈，SAM 2持续改进，自动化繁琐任务的同时，让您能够专注于更具战略性和影响力的工作。

托管SAM 2

虽然SAM 2带来了强大的新功能，但也伴随着更高的基础设施要求。如果您主要处理图像目标检测和分割任务，原始SAM模型仍然是一个强大且更易获取的选择。但对于那些准备迎接最新最先进技术的用户来说，SAM 2值得投入升级基础设施。

要获取关于SAM 2以及如何将其与Label Studio集成的更深入信息，请查看Meta的官方公告此处以及使用Segment Anything与Label Studio的原始指南此处。