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SAM 是一款可提示的 AI 分割系统，提供对对象和图像的零-shot 泛化能力。
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用户可以通过提供提示与 SAM 进行交互，例如交互式点、框或自动对图像中的所有内容进行分割。该系统还支持与其他系统的集成，如增强现实/虚拟现实头戴设备或物体检测器，以实现文本到对象的分割。用户可以在网站上试用演示。
用户可以通过提供提示与 SAM 进行交互，例如交互式点、框或自动对图像中的所有内容进行分割。该系统还支持与其他系统的集成，如增强现实/虚拟现实头戴设备或物体检测器，以实现文本到对象的分割。用户可以在网站上试用演示。
Segment Anything (SAM) 是由 Meta AI 开发的一种可提示的分割系统，为不熟悉的对象和图像提供零-shot 泛化能力，无需额外训练。它允许用户通过单击“剪切”出图像中的任何对象。SAM 使用各种输入提示来执行广泛的分割任务。该模型在通过模型循环 "数据引擎" 收集的数百万张图像和掩膜上进行了训练。
官网访问趋势、地区分布与流量渠道
访问量采用最近明确月份的曲线值；其余指标按概览区间展示。
2023-02 - 2026-09 全部流量
6 个月记录 · 1 个月有有效数据
12 个月记录 · 6 个月有有效数据
44 个月记录 · 36 个月有有效数据
来源未标注统计范围
暂无公开地区数据
2023-02 - 2026-09 全球桌面设备
| 关键词 | 流量 | 点击费用 |
|---|---|---|
| 在线sam | 暂无数据 | 暂无数据 |
支持前景/背景点、边界框和掩膜提示。文本提示在我们的论文中探讨过，但该功能尚未发布。
模型使用 ViT-H 图像编码器对每幅图像进行一次处理，输出图像嵌入。一个提示编码器嵌入输入提示，例如点击或框。一个轻量级的基于变换器的掩膜解码器，从图像嵌入和提示嵌入中预测对象掩膜。
模型在我们的 SA-1B 数据集上进行了训练。请查看我们的数据集查看器。
不会，模型仅预测对象掩膜，不生成标签。
目前该模型只支持图像或视频的单帧。
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