图像分割模型SAM

Segment Anything是一个基于深度学习的图像分割模型，它可以根据用户的输入提示（如点或框）生成高质量的物体遮罩。它可以用于为图像中的任何物体生成遮罩，无论是常见的物体（如人、车、猫等），还是罕见的物体（如火箭、恐龙、魔法棒等）。它的特点是具有强大的零样本性能，即它可以在没有见过的类别上进行分割，而不需要额外的训练数据。它的另一个优点是具有快速的推理速度，即它可以在几秒钟内处理一张图像，而不需要显卡或云计算资源。