該模型可以處理視頻嗎？

目前該模型僅支持圖像或視頻中的單個幀。

最後更新：2026年3月16日

AI Image Segmentation

Name: AI Image Segmentation
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Author: TopAITools

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介紹:

Segment Anything | Meta AI

發布日期:

2023年2月27日

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AI Image Segmentation 概覽

什麼是AI影像分割？

AI影像分割是由Meta AI開發的一種分割系統，可以透過點擊來識別並隔離影像中的任何物體。它採用可提示的設計，具備零樣本泛化能力，能在無需額外訓練的情況下處理不熟悉的物體。

如何使用AI影像分割？

使用AI影像分割時，可以透過提供提示（如前景/背景點或邊界框）進行互動。模型將自動分割影像中指定的物體，您還可以為模糊的提示生成多個遮罩。

AI Image Segmentation 優缺點

優點

可提示的分割功能: SAM允許用戶通過一次點擊在圖像中分割任何對象，利用多種輸入提示，無需額外訓練。
零-shot泛化能力: 該模型能夠對不熟悉的對象和圖像進行泛化，增強了其在不同場景中的靈活性和可用性。
高效設計: 該模型設計高效，推理時間快速，能夠在網頁瀏覽器中以每個提示幾毫秒的速度運行。
集成功能: SAM的設計支持與其他系統的靈活集成，允許在不同環境中應用於多種場景。

缺點

不支持標籤生成: 該模型僅預測對象掩碼，不生成標籤，這可能限制其在某些應用中的可用性。
視頻支持有限: 目前，SAM僅支持圖像和視頻的單幀，限制了其在視頻處理中的應用。

AI Image Segmentation 數據分析

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訪問量趨勢

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AI Image Segmentation 問答

前景/背景點、邊界框、遮罩，文本提示在我們的論文中探討過，但該功能尚未發布。

一個每張圖片運行一次並輸出影像嵌入的ViT-H影像編碼器、一個嵌入輸入提示（如點擊或框）的提示編碼器、一個基於輕量級變壓器的遮罩解碼器，從影像嵌入和提示嵌入中預測物件遮罩。

影像編碼器在PyTorch中實現，並且需要GPU以實現高效推理。提示編碼器和遮罩解碼器可以直接在PyTorch中運行或轉換為ONNX，並在支持ONNX運行時的各種平台上高效運行。

影像編碼器有6.32億個參數。提示編碼器和遮罩解碼器有400萬參數。

影像編碼器在NVIDIA A100 GPU上約需0.15秒。提示編碼器和遮罩解碼器在瀏覽器中使用多線程SIMD執行時，在CPU上約需50毫秒。

該模型是在我們的SA-1B資料集上訓練的。請查看我們的資料集檢視器。

該模型在256個A100 GPU上訓練了3-5天。

不，模型只預測物件遮罩，不生成標籤。

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