／Meta

要成功分割影片中的物件，需要了解實體於空間與時間中的位置，相較於圖像中的物件分割，影片中的物件移動、變形、遮擋、照明變化或其它因素，都可能在不同的畫面之間發生重大變化，再加上影片品質通常低於圖像，更增加了難度。於是Meta藉由建立新的影片物件分割資料集（SA-V Dataset）來訓練SAM 2。

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SA-V Dataset包含了5.1萬個真實世界的影片，以及超過60萬個時空掩碼（Masklet），Masklet標註了物件於畫面中出現的時間點與位置。相較於坊間最大的影片分割資料集，SA-V Dataset的影片數量是它的4.5倍，標註數量則是53倍。

自釋出圖像物件分割模型SAM以來，除了Meta的內部應用外，SAM已被應用在海洋科學中以分割聲納圖像或分析珊瑚礁，亦已被應用在救災的衛星圖像分析，以及醫療領域上的細胞圖像分割，並協助檢測皮膚癌。Meta更預期可同時分割影像及影片物件的SAM 2可望被用在自動駕駛系統，追蹤瀕臨絕種的動物，或是應用在醫療領域的腹腔攝影鏡頭上，相信它有更廣泛的可能性。

SAM 2程式碼及權重採用Apache 2.0開源授權，SAM 2評估程式碼則採用BSD-3開源授權，而SA-V Dataset亦透過CC BY 4.0授權與外界共享。使用者可透過SAM 2的展示網站理解它的能力。