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网站 收录 做301,seo标题优化导师咨询,高新网站开发建设多少钱,sem网络营销在视觉场景中识别并分割任意物体的能力#xff0c;是多模态人工智能的重要基础#xff0c;可广泛应用于机器人、内容创作、增强现实、数据标注等领域。SAM#xff08;Segment Anything Model#xff09;是 Meta 于 2023 年 4 月发布的人工智能通用模型#xff0c;提出了针…在视觉场景中识别并分割任意物体的能力是多模态人工智能的重要基础可广泛应用于机器人、内容创作、增强现实、数据标注等领域。SAMSegment Anything Model是 Meta 于 2023 年 4 月发布的人工智能通用模型提出了针对图像和视频的可提示分割任务主要支持基于点、框或掩码的提示来分割单个目标。已推出的 SAM、SAM 2 模型在图像分割领域取得了显著进展但仍未实现在输入内容中自动寻找并分割某一概念的所有实例。为填补这一空白Meta 推出最新迭代版本 SAM 3新版本不仅显著超越了前代模型的可提示视觉分割PVS性能更率先为可提示概念分割PCS任务确立了新标准。SAM 3 在点击提示的视觉分割方面左图超越了 SAM 2 并引入了新的可提示概念分割功能右图SAM 3 架构包含一个检测器detector与一个跟踪器tracker二者共享同一视觉编码器。检测器基于 DETR 框架构建能够接收文本、几何信息或示例图像作为条件输入。为应对开放词汇概念检测的挑战研究人员引入了一个独立的「存在头presence head」以此解耦识别与定位过程。跟踪器则沿用了 SAM 2 的 Transformer 编码器-解码器架构支持视频分割与交互式优化。这种检测与跟踪分离的设计有效避免了两项任务之间的冲突检测器需要保持身份无关性而跟踪器的核心目标正是在视频中区分并维持不同对象的身份。SAM 3 架构图SAM 3 在基准测试 SA-Co 的图像和视频 PCS 任务上取得了 SOTA 结果性能是前代系统的 2 倍且在 H200 GPU 上新版本处理包含超 100 个检测对象的单张图像仅需 30 毫秒。模型还能扩展到 3D 重建领域助力家装预览、创意视频编辑和科学研究等多场景应用为计算机视觉的未来发展提供强大动力。「SAM3视觉分割模型」已上线 HyperAI 官网hyper.ai的教程版块快来开启你的创作之旅吧教程链接https://go.hyper.ai/AbyCq查看论文https://hyper.ai/papers/2511.16719Demo 运行1.进入 hyper.ai 首页后选择「SAM3视觉分割模型」或进入「教程」页面选择。进入点击「在线运行此教程」。2.页面跳转后点击右上角「Clone」将该教程克隆至自己的容器中。注页面右上角支持切换语言目前提供中文及英文两种语言本教程文章以英文为例进行步骤展示。3.选择「NVIDIA GeForce RTX 5090」以及「PyTorch」镜像按照需求选择「Pay As You Go按量付费」或「Daily Plan/Weekly Plan/Monthly Plan包日/周/月」点击「Continue job execution继续执行」。HyperAI 为新用户准备了注册福利仅需 $1即可获得 5 小时 RTX 5090 算力原价 $2.45资源永久有效。4.等待分配资源首次克隆需等待 3 分钟左右的时间。当状态变为「Running运行中」后点击「API address」旁边的跳转箭头即可跳转至 Demo 页面。效果演示Demo 运行页面提供 Image Segmentation、Video Text Prompting、Video Point/Box Prompting 三个功能仅支持英文输入。本教程以 Video Text Prompting 为例。将测试视频上传后在「Text Prompt(s)」处输入需要识别分割的名词短语依次点击「Apply Text Prompt(s)」「Propagate across video」以应用提示词最后点击「Render MP4 for smooth playback」即可生成带有高亮识别目标的视频结果。一起来看看笔者使用近期热映的《疯狂动物城2》的预告片段进行的测试SAM 3_playback以上就是 HyperAI超神经本期推荐的教程欢迎大家前来体验教程链接https://go.hyper.ai/AbyCq