论文链接：SAM 2: Segment Anything in Images and Videos

代码链接：https://github.com/facebookresearch/sam2?tab=readme-ov-file

作者：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

发表单位：Meta AI Research, FAIR

会议/期刊：Arxiv 2024年10月

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一、研究背景

尽管前作SAM在图像分割任务上有了很好的效果，但是仍然无法处理现实世界中大量存在的视频数据。视频分割面临比图像更复杂的问题，比如目标可能因运动、遮挡、形变、光照等不断变化；视频分辨率低、帧数多，处理成本高；需要跨时间建模，单帧分割能力不足。

任务定义：Promptable Visual Segmentation，即在任意帧通过点、框、mask等提示进行目标分割，并可跨帧传播（形成“masklet”）；

模型设计：引入流式记忆机制的 transformer 架构，支持跨帧记忆与交互；

数据引擎：构建全球最大的开放视频分割数据集 SA-V，包括 50.9K 视频与 35.5M mask。

因此，作者提出新的目标：构建一个支持图像与视频统一提示分割任务的视觉基础模型，即 SAM2。

和SAM一样的定义风格

二、整体框架

SAM2 的核心由三部分构成：

1. 任务定义：Promptable Visual Segmentation（PVS），即在任意帧通过点、框、mask等提示进行目标分割，并可跨帧传播（形成“masklet”）；

2. 模型设计：引入流式记忆机制的 transformer 架构，支持跨帧记忆与交互；

3. 数据支撑：构建全球最大的开放视频分割数据集 SA-V，包括 50.9K 视频与 35.5M mask。

三、核心方法

3.1 模型结构

Promptable Visual Segmentation：扩展 SAM 在图像上的点击/框提示分割到视频中，模型可以在任意帧接收提示（点/框/mask）；接着自动生成该目标在全视频中的掩码序列（称为 masklet）；用户可随时补充提示以修正掩码，实现“多轮交互式视频分割”。

SAM2模型框架

图像编码器：采用MAE预训练的Hiera模型（Meta同期工作，SAM用的是普通的ViT），采用FPN多尺度提取高分辨率特征（stride 4、8、16、32）；流式处理视频帧，每帧仅需前向一次。

Mask Decoder：双向 Transformer 解码器堆叠组成，对于每一帧，解码器输入当前帧特征 + 历史记忆 + 当前提示；输出多个掩码与其 IoU 分数（支持提示歧义）；引入可见性预测头，支持“当前帧是否包含目标”的输出。

记忆机制：记忆编码器融合当前帧图像特征与掩码预测，构造记忆；Memory Bank，保存 N 帧最近记忆 + M 帧提示记忆（FIFO 队列）；存储空间特征与目标语义向量（object pointer）；采用位置嵌入，建模短期时间运动信息。Memory Attention，当前帧自注意力 + 与记忆帧做交叉注意力，采用FlashAttention 2。

提示编码器：完全继承SAM的工作。支持点、框、掩码；稀疏提示通过位置编码+类型嵌入；掩码提示通过卷积编码后加到图像特征上。

3.2 数据集构造

SAM2 使用 “Model-in-the-loop” 数据引擎创建了新的 SA-V 数据集，流程分三阶段：

阶段1：SAM逐帧辅助

使用原始 SAM 对每帧单独分割；帧率 6FPS，使用画笔/橡皮（PS）精修；每帧需 37.8s，收集 16K masklets。

阶段2：SAM + SAM2 Mask

SAM2（仅接受 mask）进行掩码传播；可反复修改并重新传播；速度提升至 7.4s/frame，5.1×提速。

阶段3：SAM2 完整交互

使用具有记忆与点交互能力的 SAM2；仅需偶尔点击修正；提速至 4.5s/frame，8.4×提速；共采集 197K masklets。

最终构建 SA-V 数据集：共计 50.9K 视频，642.6K masklets（含自动掩码）比已有最大 VOS 数据集多 53× mask 数量；覆盖完整目标与细粒度部件；覆盖不同场景、目标大小、遮挡变化等挑战。

四、总结

SAM2不输出全图所有 instance（如 Mask R-CNN 那样），但可以通过点击/框选择“某个目标”，只分割这个实例，并跨帧追踪。

给出舌头的掩码，其中绿点是正面，红点是负面提示；自动传播到后续帧（即只跟踪这一实例）；支持点击纠正（如错过了某一帧的舌头）。

SAM2 用的是一种transformer + memory bank 的记忆机制：

每帧提取 image feature；用户点击提示指明要追踪哪个目标；模型构建一个“object token”（即目标语义表示）；后续帧通过注意力在记忆帧与当前帧之间交互 → 输出掩码；若目标不在，模型能预测其“可见性为0”；