次回の更新記事:【論文著者インタビューあり】そのAIエージェントはどれくらい危ない恐れがあるのか、点数で決める方法(公開予定日:2026年07月30日)
AIDBは、AI活用のノウハウ獲得や技術動向の調査のために、個人やチームが論文を探す・読む・活かす作業をサポートするプラットフォームです。なお、記事や投稿は人の手で書いています。

画像と「動画」の中にあるものを認識する『SAM 2(Segment Anything 2)』をMetaが開発

2024.08.02
深堀り解説

本記事では、Metaが開発した画像・動画セグメンテーションモデル「SAM 2」を紹介します。

SAM 2は、SAMの機能を動画に拡張し、動画内の任意のフレームでオブジェクトを追跡できる機能を持ちます。

参照論文情報

  • タイトル:SAM 2: Segment Anything in Images and Videos
  • 著者: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
  • 所属:Meta FAIR

背景

2023年4月にSegment Anything Model(SAM)が登場しました。画像内の任意のオブジェクトをセグメンテーション(分割)でき、画期的なシステムとして注目されました。
しかし研究者らは「画像だけでは不十分であり、動画もセグメントできるようにすべきだ」と考えていました。

これまでに研究されてきた動画オブジェクトセグメンテーションは、例えば、オブジェクトが途中で隠れたり再出現したりする場合にはオブジェクトの追跡が困難でした。また長時間動画も不得意でした。

そこで研究者らは、SAMの原理を動画に拡張した『SAM2』を開発しました。そして動画全体を通してオブジェクトを追跡することが可能になりました。

また、開発の中で、大規模なビデオセグメンテーションデータセット「SA-V」が作成されました。様々な動画から構成されており、SAM 2の学習に使用されています。

プレミアム会員限定コンテンツです

無料会員でもできること

  • 一部記事の閲覧
  • AI検索(公開記事が対象)
  • PDF翻訳・パーソナライズなど各機能のお試し利用

プレミアム会員の特典

  • 1,000本以上の全過去記事を無制限閲覧
  • 論文ベースの深掘り解説を毎日更新で購読
  • AI検索の対象が短信・論文(5万本以上)まで拡大
  • 記事で取り上げた論文にその場でAIに質問
  • 論文から生まれたエージェントスキルライブラリ
  • PDF翻訳・PDF変換をフル活用
  • あなた専用の論文・記事おすすめが毎日届く

記事検索

年/月/日
年/月/日

こちらもどうぞ