論文の概要: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00714v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 16:37:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 13:29:21.873093
• Title: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos
• Title（参考訳）: SAM 2: 画像とビデオのセグメンテーション
• Authors: Nikhila Ravi, Valentin Gabeur, Yuan-Ting Hu, Ronghang Hu, Chaitanya Ryali, Tengyu Ma, Haitham Khedr, Roman Rädle, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Eric Mintun, Junting Pan, Kalyan Vasudev Alwala, Nicolas Carion, Chao-Yuan Wu, Ross Girshick, Piotr Dollár, Christoph Feichtenhofer,
• Abstract要約: 本稿では,画像やビデオにおける迅速な視覚的セグメンテーションの解決に向けた基礎モデルであるセグメンション・エキシング・モデル2(SAM2)を提案する。 ユーザインタラクションを通じてモデルとデータを改善するデータエンジンを構築し、これまでで最大のビデオセグメンテーションデータセットを収集します。 我々のモデルは、リアルタイムビデオ処理のためのストリーミングメモリを備えたシンプルなトランスフォーマーアーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.44869623822368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Segment Anything Model 2 (SAM 2), a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos. We build a data engine, which improves model and data via user interaction, to collect the largest video segmentation dataset to date. Our model is a simple transformer architecture with streaming memory for real-time video processing. SAM 2 trained on our data provides strong performance across a wide range of tasks. In video segmentation, we observe better accuracy, using 3x fewer interactions than prior approaches. In image segmentation, our model is more accurate and 6x faster than the Segment Anything Model (SAM). We believe that our data, model, and insights will serve as a significant milestone for video segmentation and related perception tasks. We are releasing our main model, dataset, as well as code for model training and our demo.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像やビデオにおける迅速な視覚的セグメンテーションの解決に向けた基礎モデルであるセグメンション・エキシング・モデル2(SAM2)を提案する。 ユーザインタラクションを通じてモデルとデータを改善するデータエンジンを構築し、これまでで最大のビデオセグメンテーションデータセットを収集します。 我々のモデルは、リアルタイムビデオ処理のためのストリーミングメモリを備えたシンプルなトランスフォーマーアーキテクチャである。 データに基づいてトレーニングされたSAM 2は、幅広いタスクにわたって強力なパフォーマンスを提供します。 ビデオセグメンテーションでは,従来の手法よりも3倍少ないインタラクションを用いて,精度が向上する。 画像分割では,Segment Anything Model (SAM) よりも精度が高く,6倍高速である。 私たちは、私たちのデータ、モデル、洞察が、ビデオセグメンテーションと関連する知覚タスクにとって重要なマイルストーンとなると信じています。 私たちは、モデルトレーニングとデモのためのコードだけでなく、メインモデル、データセットをリリースしています。

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