Le modèle fonctionne-t-il sur des vidéos ?

Actuellement, le modèle ne prend en charge que les images ou les images individuelles extraites de vidéos.

Où puis-je trouver le code ?

Le code est disponible sur GitHub.

Dernière mise à jour: 8 février 2026

Segment Anything

Name: Segment Anything
Rating: 5 (323 reviews)
Author: TopAITools

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5.00 Commentaires323 Sauvegardés

Introduction:

Segment Anything | Meta AI

Date de lancement:

27 février 2023

Visites mensuelles:

19.5K

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Segment Anything Aperçu

Qu'est-ce que Segment Anything ?

Segment Anything est un modèle d'IA développé par Meta AI qui permet aux utilisateurs de 'découper' n'importe quel objet dans une image d'un simple clic. Il dispose d'un système de segmentation basé sur des invites qui peut se généraliser à des objets et des images inconnus sans avoir besoin d'un entraînement supplémentaire.

Comment utiliser Segment Anything ?

Pour utiliser Segment Anything, vous pouvez fournir des invites interactives, telles que des points ou des boîtes englobantes, pour spécifier ce qu'il faut segmenter dans une image. Vous pouvez essayer la démo sur leur site Web pour voir comment elle segmente automatiquement les images ou génère des masques pour des invites ambiguës.

Segment Anything Avantages et inconvénients

Avantages

Système de Segmentation avec Prompt: SAM permet aux utilisateurs de spécifier quoi segmenter dans une image, permettant ainsi une large gamme de tâches de segmentation sans formation supplémentaire.
Généralisation Zero-shot: SAM démontre une généralisation zero-shot pour des objets et images inconnus, ce qui améliore son utilisation dans divers scénarios.
Conception de Modèle Efficace: Le modèle est conçu pour être efficace, avec un décodeur de masque léger qui peut fonctionner dans un navigateur web en seulement quelques millisecondes par prompt.

Inconvénients

Limité aux Images: Le modèle actuel ne prend en charge que la segmentation d'images et ne fonctionne pas avec des vidéos.

Analytiques de Segment Anything

Analyse du trafic web de Segment Anything

Visites au Fil du Temps

oct. 2025 - déc. 2025 Tout le Trafic

#25,105

Classement des Outils IA

19.53K

Visites Mensuelles

39.66%

Taux de Rebond

1.70

Pages par Visite

0:17

Durée de la Visite

1.40M

Classement Mondial

1.74M

Classement par Pays

Mots-clés Populaires

Mot-clé	Volume	CPC	Valeur Estimée
segment anything	17.83K	$3.32	$240.00
meta sam	7.37K	$3.47	$30.00
segment anything model	7.13K	$3.49	$90.00
sam meta	6.87K	$2.27	$130.00
segment ai	760	$6.67	$50.00

Segment Anything Comparer

Nom de l'outil	Introduction	Tarification	Type	Date de lancement	En savoir plus
Dora Ai Alpha	Concevez visuellement, personnalisez et expédiez des sites Web animés 3D réactifs sans écrire une seule ligne de code - SEO friendly, beaucoup plus efficaces, faciles à démarrer et gratuits à essayer.	Payant	--	--	En savoir plus
Maigon-io	Maigon AI simplifie la révision des contrats grâce à une technologie d'IA avancée.	Payant	--	--	En savoir plus
Impaction Ai	Coxwave Align - The Analytics Engine For Your Gen-AI Product	Payant	--	--	En savoir plus

Informations à jour à la date de publication. Les offres et la disponibilité peuvent varier selon l'emplacement et sont sujettes à modification.

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Segment Anything Q&R

Points de premier plan/arrière-plan, boîte englobante, masque.

Un encodeur d'image ViT-H qui s'exécute une fois par image et produit une représentation d'image, un encodeur de prompt qui incorpore des prompts d'entrée tels que des clics ou des boîtes, et un décodeur de masque léger basé sur des transformateurs qui prédit des masques d'objets à partir de la représentation d'image et des représentations de prompt.

L'encodeur d'image est implémenté dans PyTorch et nécessite un GPU pour une inférence efficace. L'encodeur de prompt et le décodeur de masque peuvent être exécutés directement avec PyTorch ou convertis en ONNX et exécutés efficacement sur CPU ou GPU sur une variété de plateformes prenant en charge le runtime ONNX.

L'encodeur d'image a 632 millions de paramètres. L'encodeur de prompts et le décodeur de masques ont 4 millions de paramètres.

L'encodeur d'image prend environ 0,15 seconde sur un GPU NVIDIA A100. L'encodeur de prompt et le décodeur de masque prennent environ 50 ms sur le CPU dans le navigateur en utilisant une exécution SIMD multithread.

Le modèle a été entraîné sur notre ensemble de données SA-1B.

Le modèle a été entraîné pendant 3 à 5 jours sur 256 GPU A100.

Non, le modèle prédit uniquement des masques d'objets et ne génère pas d'étiquettes.

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