/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
sam2.1-hiera-small
Библиотека
zeromodels
Опубликована
29 июл 2026

sam2_hiera_small

Генерация масокИзображение → mask3 профессии

Порт SAM 2.1 Hiera Small на Keras 3 строит маски объектов на изображении по точечным или рамочным подсказкам.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

zeromodels публикует порт SAM 2.1 Hiera Small на Keras 3 для сегментации объектов по подсказкам на одиночных изображениях. Модель принимает координаты точек и, при соответствующей настройке, рамки; архитектура использует backbone Hiera-S и FPN neck. Реализация работает с бэкендами TensorFlow, PyTorch и JAX.

Модель подходит для выделения объектов по пользовательским указаниям, например при разметке изображений. Этот порт поддерживает только обработку изображений: у него нет видеопамяти и переноса масок между кадрами. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • выделение объекта на изображении по заданной точке
  • сегментация объекта по рамке
  • интерактивная разметка изображений масками

Ограничения

Порт обрабатывает только одиночные изображения и не поддерживает видеопамять или перенос сегментации между кадрами. Для рамочных подсказок требуется включить поддержку рамок при построении графа.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

See our collection for all versions of SAM.

Run SAM2 with Keras 3: JAX, PyTorch, or TensorFlow

GitHub Docs Collection

zeromodels/sam2_hiera_small

Paper: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos (arXiv:2408.00714) · HF Papers

SAM2 keeps SAM's promptable formulation and replaces the plain ViT with a Hiera backbone plus FPN neck. This Keras port covers the image path only: point or box prompts on a single image (no video memory / frame propagation).

For more details on the model, please go to Meta's original model card.

Pure-Keras 3 conversion of facebook/sam2.1-hiera-small for zeromodels. One implementation runs unmodified on TensorFlow / Torch / JAX.

This is a promptable segmentation checkpoint (SAM2PromptableSegment): point (and optional box) prompts, backbone Hiera-S.

✨ Quick start

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "torch"  # or "jax" / "tensorflow"

import numpy as np
from PIL import Image
from zeromodels.models.sam2 import (
    SAM2PromptableSegment,
    SAM2Processor,
)

model = SAM2PromptableSegment.from_weights("zeromodels/sam2_hiera_small")
processor = SAM2Processor.from_weights("zeromodels/sam2_hiera_small")

image = Image.open("your_image.jpg").convert("RGB")
inputs = processor(
    image,
    input_points=np.array([[[[450, 200]]]], dtype="float32"),
    input_labels=np.array([[[1]]], dtype="int32"),
)
META = ("original_size", "reshaped_size")
output = model({k: v for k, v in inputs.items() if k not in META})
masks = processor.post_process_masks(
    output["pred_masks"], original_size=inputs["original_size"]
)
print(output["iou_scores"].shape, masks.shape)

Load any SAM / SAM2 / SAM3 variant the same way with from_weights("zeromodels/<variant>") (use SAM2PromptableSegment for this repo):

VariantHubFamily
sam_vit_basezeromodels/sam_vit_baseSAM
sam_vit_largezeromodels/sam_vit_largeSAM
sam_vit_hugezeromodels/sam_vit_hugeSAM
sam2_hiera_smallzeromodels/sam2_hiera_smallSAM2
sam2_hiera_base_pluszeromodels/sam2_hiera_base_plusSAM2
sam2_hiera_largezeromodels/sam2_hiera_largeSAM2
sam3zeromodels/sam3SAM3

Tips

  • Set KERAS_BACKEND before importing Keras / zeromodels.
  • SAM / SAM2: point coordinates are in original pixel space; box prompts need enable_boxes=True / include_box_input=True when building the graph.
  • SAM2 in this port is image-only (no video memory bank).
  • SAM3: prefer SAM3InstanceSegment.predict(...) for text prompts; upstream facebook/sam3 is gated.
  • See SAM2 docs and Loading Weights.
  • Community / upstream safetensors still work via the hf: prefix, e.g. SAM2PromptableSegment.from_weights("hf:facebook/sam2.1-hiera-small").

Special Thanks

A huge thank you to the Meta SAM 2 authors for creating and releasing these models.

License: Apache 2.0.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · zeromodels

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Ревизия весов
1edccd3

0 моделей