Segment Anything Model（SAM）翻译站点

Segment Anything Model（SAM）是由Meta AI（前Facebook AI Research）团队开发的通用型图像分割基础模型。其最引人瞩目的特点在于：支持任何物体、任何场景、任何提示下的实时交互式分割，并凭借其超大规模训练数据集SA-1B数据（超过11万张图像、10亿分割掩码）在业内树立了新标杆。

• 官方网址：segment-anything.com
• 开源项目仓库：GitHub: facebookresearch/segment-anything
• AI训练论文：arXiv:2304.02643

该项目不仅开放了权威模型权重、详细的SDK和Demo网站，还发布了视觉分割有史以来最大的数据集，对应用和学界都带来了巨大推动。

1. 支持提示驱动的分割（Promptable Segmentation）

SAM能够接受不同类型的提示（如点选、框选、粗略掩码等）来实现灵活的分割，这一方式极大提升了用户交互体验与模型适应能力。

常见提示类型如下：

• 点选（点Prompt）：通过点击图像中的一点，实现目标区分割
• 框选（Box Prompt）：绘制一个矩形框，模型识别框内目标
• 掩码（Mask Prompt）：粗略勾画感兴趣区域，AI细化为精确分割

2. 零样本泛化（Zero-Shot Generalization）

SAM采用大规模、多类型的数据训练，具备出色的零样本能力，可以在从未见过的图像或物体类别上自动实现准确分割，无需专门“微调”或继续训练。

3. 多模型版本支持

SAM提供不同规模的模型（如ViT-B、ViT-L、ViT-H），以适配不同的算力环境和分割精度需求，支持理想的弹性部署。

常见模型性能对比表（来自官方GitHub）：

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4. 高质量分割掩码输出

通过Transformer架构与多尺度视觉特征融合，SAM能够自动生成精细的分割掩码，边界清晰可用，显著减少后期人工修正负担。

5. 交互式Web Demo与API

除了常规SDK，SAM官方还提供了网页版Demo和RESTful API，方便不同背景的用户快速试用和集成。

更多内容与演示，请访问 SAM官方Demo页面。

目前，SAM项目本身完全开源且免费。Meta团队开源了模型权重、训练代码和示例，世界各地开发者和学者均可免费下载和研究（开源协议详情）。

表：SAM官方价格与方案

备注： 如需求大规模线上API推理，推荐考虑第三方云AI公司（如AWS、Azure、Huggingface）上部署，费用视具体厂商与配置，详情可参考Huggingface Hub SAM部署。

SAM官方文档和社区教程为开发者提供了多样的本地部署与API接口选择。基本流程如下：

A. 安装与环境准备

1. 获取源码和权重
   

   git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

   
   

   按需下载ViT-B/L/H权重文件。

   
   
2. 安装依赖包
   

   pip install -e segment-anything

   
   

B. Python调用样例

from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry

checkpoint = "./sam_vit_b_01ec64.pth"
sam = sam_model_registry["vit_b"](checkpoint=checkpoint) # 选择模型类型
predictor = SamPredictor(sam)

# 加载图片
import cv2
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
predictor.set_image(image)

# 以点/框提示进行分割
input_point = [[100, 150]]  # [(x, y)]
input_label = [1]           # 1为前景点
masks, scores, logits = predictor.predict(
    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    multimask_output=True
)

C. Web DEMO在线分割

• 直接访问Segment Anything Demo
• 上传图片，选择“点选”或“框选”工具，获得分割结果

D. 集成Label Studio数据标注
SAM已被集成到主流的开源标注平台Label Studio之中，大幅提升数据标注效率。具体步骤可参见官方集成教程。

SAM的独创设计，使其适配范围非常广泛：

• AI/视觉研究人员：用于探索“零样本泛化”，攻克多类别/少样本等学术难题
• 计算机视觉/图像识别工程师：大幅提升自动/半自动标注、分割方案的效率与准确性
• 医疗图像分析/生物信息学专家：无需复杂调优即可用于细胞、组织切割等，节省领域适配成本
• 智能制造/自动驾驶研发团队：快速实现多场景场景物体分割，为后续感知或上游AI任务优化数据
• AI数据服务公司：通过SAM在Label Studio等平台集成，为客户打造自动化批量标注流水线

适用行业场景举例表

SAM之所以能实现“Segment Anything（任意分割）”，主要得益于以下三大创新模块：

• Image Encoder（图像编码器）：采用大规模Vision Transformer架构，有效提取图片的高维特征，为分割提供基础
• Prompt Encoder（提示编码器）：无论是点、框、掩码还是后续可扩展的‘文本’提示，均可得到相应特征向量
• Mask Decoder（掩码解码器）：高效推理生成多样、清晰的分割掩码，具备模型内置信息熵评估（可输出多个备选掩码）

阅读原论文详细技术方案

多年来，分割领域主流依然是U-Net、Mask R-CNN、DeepLab等，但它们普遍存在泛化能力弱、成本高、交互式支持差等问题。

对比表：SAM与主流分割AI训练模型

欲查看更多实际对比与业界反馈，请关注 Huggingface Segment Anything 页面 的开源测试讨论。

答：可以。SAM输出的掩码高质量、边界清晰，非常适合作为下游语义分割、实例分割、目标检测等任务的数据标注来源。已有众多数据标注平台（如Label Studio）将SAM集成为半自动掩码标注工具，有效提升了训练数据制作效率。

Label Studio调用SAM详细教程

答：SAM的资源消耗与模型类型有关：

• ViT-B（Base）版：8GB及以上显存即可较流畅推理；
• ViT-L（Large）/ViT-H（Huge）版：建议12GB~24GB+显存
• 对CPU有限支持，也有社区版本的移动端（MobileSAM等）可用于低算力环境。

详细部署建议见官方GitHub说明

答：目前SAM原生版本主要支持点、框、掩码作为Prompt，正在研发文本提示功能。不过，业界已有团队将CLIP等文本-视觉模型与SAM结合，实现了“文本自动分割”能力，相关成果在Semantic Segment Anything (SSA)和CLIP-SAM等项目中有演示。

• SAM官方主页
• Meta官方博客
• SA-1B开放数据集介绍
• 教学文章 LearnOpenCV：《Segment Anything – A Foundation Model for Image Segmentation》
• Label Studio集成案例博客

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