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Segment Anything Model (SAM) 是一个基础模型,用于解决通过输入提示(如点或框)在图像中生成高质量对象掩码的问题,并能自动分割图像中的所有对象。 主要技术栈基于 PyTorch 和 TorchVision,采用 Transformer 架构,并提供了预训练模型检查点、ONNX 导出支持以及用于推理的 Python 代码和 Jupyter Notebook 示例。 其亮点在于拥有强大的零样本分割能力,适用于广泛的视觉任务和领域,并且新发布的 SAM 2 版本进一步扩展到了视频实时分割,同时提供了最大的视频分割数据集 SA-V。

Jupyter Notebook创建于 2023 年 3 月最近提交 2024 年 9 月
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2026-07-272026-08-03

项目介绍

由 AI 摘自仓库 README

Segment Anything Model (SAM) 是一个基础模型,用于解决通过输入提示(如点或框)在图像中生成高质量对象掩码的问题,并能自动分割图像中的所有对象。 主要技术栈基于 PyTorch 和 TorchVision,采用 Transformer 架构,并提供了预训练模型检查点、ONNX 导出支持以及用于推理的 Python 代码和 Jupyter Notebook 示例。 其亮点在于拥有强大的零样本分割能力,适用于广泛的视觉任务和领域,并且新发布的 SAM 2 版本进一步扩展到了视频实时分割,同时提供了最大的视频分割数据集 SA-V。

仓库信息

主要语言Jupyter Notebook
累计 Star54.6k
Fork6,352
分类AI/机器学习
创建时间2023-03-23
最近提交2024-09-18
雷达首次发现2026-07-27
来自雷达

该项目由雷达自动扫描 GitHub 发现,含 Star 增速、提交活跃度与分类标签,中文摘要由 AI 生成。

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