「分割一切」進化2.0！一鍵跟蹤運動物體，代碼權重數據全開源 精華
又是發布即開源！
Meta“分割一切AI”二代SAM2在SIGGRAPH上剛剛亮相。
相較于上一代，它的能力從圖像分割拓展到視頻分割。
可實時處理任意長視頻，視頻中沒見過的對象也能輕松分割追蹤。
更關鍵的是，模型代碼、權重以及數據集通通開源！
它和Llama系列一樣遵循Apache 2.0許可協議，并根據BSD-3許可分享評估代碼。
網友yygq：我就問OpenAI尷尬不尷尬。
Meta表示，此次開源的數據集包含51000個真實世界視頻和600000個時空掩碼（masklets，spatio-temporal masks)，規模遠超此前最大同類數據集。
可在線試玩的demo也同步上線，大家都能來體驗。
在SAM之上加入記憶模塊
相較于SAM一代，SAM2的能力升級主要有：
- 支持任意長視頻實時分割
- 實現zero-shot泛化
- 分割和追蹤準確性提升
- 解決遮擋問題
它進行交互式分割的過程主要分為兩步：選擇和細化。
在第一幀中，用戶通過點擊來選擇目標對象，SAM2根據點擊自動將分割傳播到后續幀，形成時空掩碼。
如果SAM2在某些幀中丟失了目標對象，用戶可以通過在新一幀中提供額外的提示來進行校正。
如果在第三幀中需要需要恢復對象，只需在該幀中點擊即可。
SAM2的核心思路是將圖像視作單幀視頻，因此可以從SAM直接擴展至視頻領域，同時支持圖像和視頻輸入。
處理視頻唯一的區別在于，模型需要依賴內存來回憶處理過的信息，以便在當前時間步長上準確分割對象。
與圖像分割相比，視頻分割中，物體的運動、變形、遮擋和光線等都會發生強烈變化。同時分割視頻中的對象需要了解實體跨越空間和時間的位置。
所以Meta主要做了三部分工作：
- 設計一個可提示的視覺分割任務
- 在SAM基礎上設計新模型
- 構建SA-V數據集
首先，團隊設計了一個視覺分割任務，將圖像分割任務推廣到視頻領域。
SAM被訓練成以圖像中的輸入點、框或掩碼來定義目標并預測分割掩碼(segmentation mask)。
然后訓練SAM在視頻的任意幀中接受prompt來定義要預測的時空掩碼(masklet)。
SAM2根據輸入提示對當前幀上的掩碼進行即時預測，并進行臨時傳播，在所有幀上都可生成目標對象的掩碼。
一旦預測到初始掩碼，就可以通過任何幀中向SAM2提供額外提示來進行迭代改進，它可以根據需要重復多次，直到獲取到所有掩碼。
通過引入流式記憶（streaming memory），模型可以實時處理視頻，還能更加準確分割和跟蹤目標對象。
它由記憶編碼器、記憶庫和記憶注意力模塊組成。讓模型一次只處理一幀圖像，利用先前幀信息輔助當前幀的分割任務。
分割圖像時，內存組件為空，模型和SAM類似。分割視頻時，記憶組件能夠存儲對象信息以及先前的交互信息，從而使得SAM2可以在整個視頻中進行掩碼預測。
如果在其他幀上有了額外提示，SAM2可以根據目標對象的存儲記憶進行糾錯。
記憶編碼器根據當前預測創建記憶，記憶庫保留有關視頻目標對象過去預測的信息。記憶注意力機制通過條件化當前幀特征，并根據過去幀的特征調整以產生嵌入，然后將其傳遞到掩碼解碼器以生成該幀的掩碼預測，后續幀不斷重復此操作。
這種設計也允許模型可以處理任意時長的視頻，不僅對于SA-V數據集的注釋收集很重要，也對于機器人等領域應有有影響。
如果被分割對象比較模糊，SAM2還會輸出多個有效掩碼。比如用戶點擊了自行車的輪胎，模型可以將此理解為多種掩碼，可能是指輪胎、可能是指自行車全部，并輸出多個預測。
在視頻中，如果在一幀圖像中僅有輪胎可見，那么可能需要分割的是輪胎；如果視頻后續幀中很多都出現了自行車，那么可能需要分割的是自行車。
如果還是不能判斷用戶到底想分割哪個部分，模型會按照置信度進行選擇。
此外，視頻中還容易出現分割對象被遮擋的情況。為了解決這個新情況，SAM2還增加了一個額外的模型輸出“遮擋頭”（occlusion head），用來預測對象是否出現在當前幀上。
此外，在數據集方面。
SA-V中包含的視頻數量是現有最大同類數據集的4.5倍，注釋量則是53倍。
為了收集到如此多的數據，研究團隊構建了一個數據引擎。人工會利用SAM2在視頻中注釋時空掩碼，然后將新的注釋用來更新SAM2。多次重復這一循環，就能不斷迭代數據集和模型。
和SAM相似，研究團隊不對注釋的時空掩碼進行語義約束，而是更加關注完整的物體。
這一方法讓收集視頻對象分割掩碼速度也大幅提升，比SAM快8.4倍。
解決過度分割、超越SOTA
對比來看，使用SAM2可以很好解決過度分割的問題。
實驗數據顯示，和半監督SOTA方法比較，SAM2各項性能都表現不錯。
不過研究團隊也表示，SAM2還有不足，
比如可能會跟丟對象。如果相機視角變化大、在比較擁擠的場景里，就容易出現這類情況。所以他們設計了實時交互的模式，支持手動修正。
以及目標對象移動過快，可能會細節上有缺失。
最后，模型不僅開源支持免費使用，并已在Amazon SageMaker 等平臺上托管。
值得一提的是，有人發現論文中提到SAM2訓練是在256塊A100上耗時108小時完成，對比SAM1則花了68小時。
從圖像分割擴展到視頻領域，成本如此低？
本文轉自 AI生成未來 ，作者：明敏
