Segment Anything

Segment Anything 是一款 AI 工具，旨在构建图像分割的基础模型。它引入了一项可提示的分割任务，该任务作为预训练目标，并使用提示工程来解决各种下游分割任务。该软件还包括专为执行分割任务而设计的 Segment Anything 模型 (SAM)。为了训练 SAM，创建了一个名为 SA-1B 的大型分割数据集，其中包含超过 10 亿个蒙版和 1100 万张图像。

主要特点：

1. 可提示的分割：Segment Anything 引入了一项新颖的可提示分割任务，该任务允许模型根据不同类型的提示（例如点、框或蒙版）生成准确的分割。

2. SAM 架构：该软件利用 Segment Anything 模型 (SAM)，该模型由三个主要组件组成——图像编码器、提示编码器和蒙版解码器。这些组件协同工作，根据不同类型的提示生成高质量的分割。

3. 高效的性能：SAM 在设计时考虑了效率，可以在网络浏览器的 CPU 上实时运行，而不会牺牲性能。

用例：

- 图像分割：Segment Anything 可用于各种图像分割任务，例如对象检测、实例分割、边缘检测和对象提议生成。

- 零样本学习：由于即使在训练数据有限或新的分布/任务设置下也能很好地泛化，因此 Segment Anything 适用于零样本学习场景，在看不见的类别或域上也能表现良好。

- 交互式应用程序：该软件的可提示性质使其非常适合交互式应用程序，在这些应用程序中，用户可以通过可穿戴设备或其他输入方法提供提示。

Segment Anything 通过引入新颖的可提示方法并利用强大的 SAM 架构，在图像分割方面提供了先进的功能。其高效的性能允许与模型进行实时交互，同时保持高质量的结果。无论是用于传统的图像分割任务还是更专业的用例，例如零样本学习或交互式应用程序，Segment Anything 都提供了一种通用且有效的解决方案。