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摘要
我们提出了“Segment Anything Model 2”（SAM 2），这是一种基础模型，旨在解决图像和视频中的可提示视觉分割问题。我们构建了一个数据引擎，该引擎通过用户交互改进模型和数据，以收集迄今为止最大的视频分割数据集。我们的模型采用带有流式内存的简单变换器架构，适用于实时视频处理。使用我们的数据进行训练的SAM 2在广泛的任务中表现出色。在视频分割方面，我们观察到比先前方法更高的准确性，同时所需的交互次数减少了 3 3 3倍。在图像分割方面，我们的模型比“Segment Anything Model”（SAM）更准确，速度快了