想象一下，你手中有一个神奇的工具——Segment Anything Model 2（SAM 2），它是一个强大的统一视频和图像分割模型。这个模型在处理视频时，不仅能识别物体，还能跟踪它们的运动，即使在光照变化、遮挡或物体变形的情况下也能保持高精度。相比之前的版本，SAM 2的性能提升了3倍，对于图像分割更准确，速度比最初的Segment Anything Model（SAM）快了6倍。
要开始使用SAM 2进行视频分割，首先需要下载并安装模型。在GitHub上克隆https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git，然后按照指示安装依赖。注意，安装后可能需要运行python setup.py build_ext --inplace来解决代码库中的一个小问题。
接下来，我们用到Supervision包来辅助可视化结果和数据预处理。不同大小的SAM 2模型（如sam2_hiera_tiny到sam2_hiera_large）有不同的参数量和处理速度。在这个示例中，我们将使用最大的模型进行演示，但你可以根据需要选择其他模型。
加载模型时，我们需要指定下载的权重文件路径和配置文件名。模型会记住视频中的对象信息，以便在后续帧中进行更正。在开始分割前，你需要将视频帧保存到磁盘，并确保使用JPEG格式，因为这是目前支持的格式。
进行交互式视频分割时，我们需要初始化一个推理状态。通过逐帧加载JPEG帧并存储像素，模型可以跟踪物体并生成相应的掩码。你可以通过添加点和标签来指导模型，每个对象互动时都要提供帧索引和唯一ID。
为了细化预测，你可以向模型输入负点，帮助定义感兴趣物体的精确边界。随着标注视频帧数量的增加，模型的视频任务准确性也会提升。记得在不同的帧上使用正确的帧索引。
最后，我们可以使用propagate_in_video函数将点提示应用到整个视频中，读取每一帧，应用掩码，然后保存为标注后的视频。这样，无论视频中包含多少个对象，SAM 2都能同时进行有效的分割和跟踪。
尽管SAM 2在大部分情况下表现优秀，但它也存在局限性，比如在镜头切换、密集场景中物体识别困难，或者在长视频和快速移动的细小物体追踪上。不过，作为计算机视觉领域的强大工具，SAM 2已经在多个领域展现出广泛的应用潜力。
随着SAM 2的发布，我们期待更多基于此模型的研究成果，这将推动计算机视觉技术的进一步发展。如果你对这篇文章有任何疑问，可以在Roboflow论坛上讨论。