Sa2VA: Auf Dem Weg Zum Dichten Perzeptuellen Verständnis Von Bildern Und Videos

1. Einführung in das Tutorial

Sa2VA wurde gemeinsam von Forschungsteams der UC Merced, ByteDance Seed, der Wuhan University und der Peking University entwickelt und am 7. Januar 2025 veröffentlicht. Sa2VA ist das erste einheitliche Modell für dichtes perzeptuelles Verständnis von Bildern und Videos. Im Gegensatz zu bestehenden multimodalen Großsprachenmodellen, die oft auf bestimmte Modalitäten und Aufgaben beschränkt sind, unterstützt Sa2VA ein breites Spektrum an Bild- und Videoaufgaben, einschließlich Referenzsegmentierung und Dialog, mit minimaler Feinabstimmung einzelner Anweisungen. Die Ergebnisse der Studie lauten:Sa2VA: Kombination von SAM2 und LLaVA für ein umfassendes Verständnis von Bildern und Videos".

Dieses Tutorial verwendet Ressourcen für eine einzelne Karte A6000.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Sobald Sie die Webseite betreten, können Sie mit dem Modell interagieren

Dieses Tutorial bietet zwei Modultests: Einzelbild- und Videomodule.

Die Größe des hochgeladenen Bildes sollte 10 MB nicht überschreiten, die Länge des hochgeladenen Videos sollte 1 Minute nicht überschreiten und die Videogröße sollte 50 MB nicht überschreiten, da es sonst dazu kommen kann, dass das Modell langsam läuft oder Fehler meldet.

Wichtige Parameterbeschreibung:

Einzelbild

Video

4. Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen ↓

V. Zitationsinformationen

Dank an den Github-Benutzer zhangjunchang  Für die Bereitstellung dieses Lernprogramms lauten die Projektreferenzinformationen wie folgt:

@article{pixel_sail,
  title={Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos},
  author={Zhang, Tao and Li, Xiangtai and Huang, Zilong  and Li, Yanwei and Lei, Weixian and Deng, Xueqing and Chen, Shihao and Ji, Shunping and  and Feng, Jiashi},
  journal={arXiv},
  year={2025}
}

@article{sa2va,
  title={Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos},
  author={Yuan, Haobo and Li, Xiangtai and Zhang, Tao and Huang, Zilong and Xu, Shilin and Ji, Shunping and Tong, Yunhai and Qi, Lu and Feng, Jiashi and Yang, Ming-Hsuan},
  journal={arXiv},
  year={2025}
}