論文の概要: SAM2 for Image and Video Segmentation: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12781v1
- Date: Mon, 17 Mar 2025 03:33:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 12:35:05.519106
- Title: SAM2 for Image and Video Segmentation: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: SAM2 for Image and Video Segmentation: A Comprehensive Survey
- Authors: Zhang Jiaxing, Tang Hao,
- Abstract要約: 画像とビデオのセグメンテーションは、医療、農業、産業検査、自動運転など幅広い分野で応用されているコンピュータビジョンの基本的なタスクである。
大規模ファンデーションモデルの出現により、SAM2はセグメンテーションタスクに最適化され、複雑なシナリオにおけるパフォーマンスが向上した。
本稿では,SAM2の映像・映像セグメンテーションへの応用を体系的に分析し,様々な分野での性能評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Despite significant advances in deep learning for image and video segmentation, existing models continue to face challenges in cross-domain adaptability and generalization. Image and video segmentation are fundamental tasks in computer vision with wide-ranging applications in healthcare, agriculture, industrial inspection, and autonomous driving. With the advent of large-scale foundation models, SAM2 - an improved version of SAM (Segment Anything Model)has been optimized for segmentation tasks, demonstrating enhanced performance in complex scenarios. However, SAM2's adaptability and limitations in specific domains require further investigation. This paper systematically analyzes the application of SAM2 in image and video segmentation and evaluates its performance in various fields. We begin by introducing the foundational concepts of image segmentation, categorizing foundation models, and exploring the technical characteristics of SAM and SAM2. Subsequently, we delve into SAM2's applications in static image and video segmentation, emphasizing its performance in specialized areas such as medical imaging and the challenges of cross-domain adaptability. As part of our research, we reviewed over 200 related papers to provide a comprehensive analysis of the topic. Finally, the paper highlights the strengths and weaknesses of SAM2 in segmentation tasks, identifies the technical challenges it faces, and proposes future development directions. This review provides valuable insights and practical recommendations for optimizing and applying SAM2 in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 画像とビデオのセグメンテーションにおけるディープラーニングの進歩にもかかわらず、既存のモデルはクロスドメイン適応性と一般化の課題に直面し続けている。
画像とビデオのセグメンテーションは、医療、農業、産業検査、自動運転など幅広い分野で応用されているコンピュータビジョンの基本的なタスクである。
大規模基盤モデルの出現に伴い、SAM2 - SAMの改良版(Segment Anything Model)がセグメンテーションタスクに最適化され、複雑なシナリオでパフォーマンスが向上した。
しかし、SAM2の適応性と特定の領域の制限はさらなる調査を必要とする。
本稿では,SAM2の映像・映像セグメンテーションへの応用を体系的に分析し,様々な分野での性能評価を行う。
まず,イメージセグメンテーションの基本概念を導入し,基礎モデルを分類し,SAMとSAM2の技術的特徴を探求する。
その後,静止画像やビデオセグメンテーションにおけるSAM2の応用を掘り下げ,医用画像などの特殊な領域での性能とドメイン間適応性の課題を強調した。
本研究の一環として200以上の関連論文をレビューし,そのトピックを包括的に分析した。
最後に、セグメンテーションタスクにおけるSAM2の長所と短所を強調し、直面する技術的課題を特定し、今後の開発方向性を提案する。
このレビューは、SAM2を現実世界のシナリオで最適化し、適用するための貴重な洞察と実践的なレコメンデーションを提供する。
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