介绍
产品概览
Segment Anything Model（SAM）是什么？
SAM是Meta旗下FAIR实验室研发的一款突破性图像分割模型。该模型基于超大规模数据集训练而成，涵盖超过1100万张图像和11亿掩码标签，能够根据用户提供的点、框、文本等多样化提示，快速生成高精度分割掩码。其核心结构整合了Transformer图像编码器、提示编码器及高效的掩码解码器，不仅实现实时分割处理，还具备卓越的零样本泛化性能，无需微调即可直接应用于跨领域任务。SAM显著简化了图像标注流程，可广泛用于医疗影像、环境监测、AR特效等多个行业，助力图像分割技术的大众化与实用化。
主要功能
灵活提示分割
支持通过点选、框选、文本描述或粗略掩码等多种交互方式生成高质量目标掩码。
先进模型架构
采用基于Transformer的图像编码器与轻量化掩码解码器，确保高速、高精度的分割输出。
大规模训练数据
基于SA-1B数据集训练，涵盖千万级图像与十亿级掩码，赋予模型极强的泛化与迁移能力。
零样本适应能力
无需额外训练即可准确处理未知场景与对象，实现真正的即插即用。
开源可扩展
基于Apache 2.0协议开放全部代码、模型及数据，支持科研与商业应用。
实时交互性能
掩码生成仅需约50毫秒，满足高频率交互与实时应用需求。
使用场景
图像智能标注：自动生成分割结果，大幅提升人工标注效率与一致性。
医学图像分析：辅助医生进行病灶识别与器官分割，提升诊疗精度。
遥感与卫星图像：用于地表覆盖分类、灾害评估和气候变化研究。
AR与视觉特效：实时抠像与场景理解，推动互动媒体与娱乐创新。
自动驾驶与机器人：为环境感知与决策提供精细化的视觉理解基础。
