Segment Anything（SAM）是什么
Segment Anything（SAM）是Meta AI（原Facebook）于2023年4月发布的开源图像分割模型，能够根据用户提供的点、框、文本等提示信息，实现对图像中任意物体的像素级精确分割。该模型在超过10亿个掩码的SA-1B数据集上训练，具备强大的零样本泛化能力，无需针对特定任务微调即可处理各种图像分割任务，被誉为计算机视觉领域的"分割基础模型"。
Segment Anything（SAM）的主要功能
交互式分割：支持通过点击、框选、文本描述等多种方式指定分割目标，用户只需简单操作即可获得高质量的分割掩码，大幅提升标注效率。
自动分割：能够自动识别图像中的所有显著物体并生成分割掩码，无需人工干预，适用于大规模图像处理任务。
零样本泛化：在训练过程中未见过的物体类别和图像类型上也能实现准确分割，支持跨域迁移到医学影像、遥感图像等专业领域。
多掩码输出：对于模糊提示，模型会输出多个候选掩码（整体、部分、子部分），用户可根据需求选择最合适的结果。
Segment Anything（SAM）的使用方法
- 安装环境：通过pip安装SAM库（
pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git），下载预训练模型权重。 - 加载模型：使用
sam_model_registry加载指定版本的ViT模型（ViT-H、ViT-L或ViT-B），初始化预测器。 - 设置图像：调用
predictor.set_image()方法对图像进行预处理，生成图像嵌入。 - 提供提示：通过点坐标、边界框或文本提示指定分割目标，调用
predictor.predict()方法生成分割掩码。 - 查看结果：模型会返回多个候选掩码及其置信度分数，用户可选择最合适的掩码进行后续处理。
Segment Anything（SAM）的产品价格
Segment Anything（SAM）是完全免费的开源软件，采用Apache 2.0开源许可证，用户可以免费使用、修改和分发。模型本身不收取任何费用，用户只需承担训练和推理过程中使用的计算资源成本（如GPU租赁费用、云服务器费用等）。
Segment Anything（SAM）的适用人群
AI研究人员和学者：需要处理大规模图像分割任务的研究人员，SAM可显著降低数据标注成本，加速研究进程。
计算机视觉工程师：开发图像处理、目标检测、视频跟踪等应用的工程师，SAM可作为核心组件集成到各类视觉系统中。
数据标注人员：从事图像标注工作的专业人员，SAM的交互式分割功能可大幅提升标注效率和质量。
内容创作者：从事图像编辑、视频制作、AR/VR开发的内容创作者，SAM可快速提取图像中的任意物体，简化创意工作流程。
总而言之，Segment Anything（SAM）是一款由Meta AI开发的开源图像分割基础模型，通过支持点、框、文本等多种提示方式，实现对图像中任意物体的像素级精确分割，具备零样本泛化能力和实时交互性能，适用于AI研究、计算机视觉开发、数据标注和内容创作等多种场景。
