Segment Anything（SAM）

产品介绍

Segment Anything（SAM）是由Meta AI实验室于2023年推出的开源基础模型，旨在通过多模态交互实现任意图像对象的精准分割。作为首个可提示式（Promptable）分割模型，SAM突破了传统方法对标注数据的依赖，在自动驾驶、医学影像、工业质检等领域引发技术革新浪潮。

适用人群

• AI算法工程师：需要快速集成图像分割能力的开发者
• 计算机视觉研究者：探索零样本学习与多模态融合技术
• 产品经理：规划智能标注、图像编辑类工具
• 数据科学家：处理缺乏标注数据的复杂场景任务

核心功能与技术实现

技术亮点解析：

1. 图像编码器革新：基于ViT-H/16架构，将输入图像转换为64×64×768的嵌入向量，通过16×16块状卷积实现高效特征提取
2. 提示编码策略：采用位置编码+模态编码的双重机制，支持点（256维）、框（4维）、文本（CLIP嵌入）的混合输入
3. 动态掩码解码：轻量级Transformer解码器融合图像/提示特征，通过矩阵乘法生成1024×1024分辨率掩码

工具使用技巧

1. 交互式标注优化
   • 单点增强：长按Shift键可追加正样本点，Ctrl+点击添加负样本点
   • 多模态融合：结合文本描述（如"黑色耳朵的猫"）与边界框提示，提升复杂场景精度

2. 模型加速方案

   # 使用MobileSAM轻量化变体（仅40MB）
   from mobile_sam import sam_model_registry
   model = sam_model_registry["vit_t"](checkpoint="./mobile_sam.pt")

3. 视频处理流程
   • 启用内存复用模式：保留前5帧特征向量，降低70%GPU显存消耗
   • 设置ROI跟踪区域：通过sam.set_roi(xyxy)指定关注区域，提升处理效率

访问地址

👉 立即体验：Segment Anything（SAM）官网