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Image Encoder图像编码器输入整张图像。主干使用 Vision Transformer (ViT-Huge)在大规模数据集 SA-1B 上预训练。输出高维的 图像 embedding包含全局语义和局部细节。 可以理解为“把图片压缩成一个强大的语义表示库”。B. Prompt Encoder提示编码器SAM 的核心创新之一就是“可提示分割”。输入提示可以有多种形式点 (point)用户点击一个点表示感兴趣区域。框 (box)用户框出一个区域。文本 (text)自然语言描述实验性支持。粗 mask已有的掩码进一步 refine。处理方式点和框 → 编码成二维位置 embedding。文本 → 使用文本编码器转换为语义 embedding。输出和图像 embedding 对齐的提示 embedding。 可以理解为“把用户的意图翻译成模型能懂的语言”。C. Mask Decoder掩码解码器输入图像 embedding 提示 embedding。机制使用 轻量级 Transformer 解码器快速融合两者信息。对提示的区域进行掩码预测。输出多个候选掩码valid masks。每个掩码附带一个 置信分数。特点如果提示有歧义例如一个框里有多个物体SAM 会输出多个掩码供用户选择。 可以理解为“结合用户提示在图像语义空间里取出对应的区域”。D. 整体流程总结图像编码器把整张图像转换成强大的 embedding 表示。提示编码器把用户输入点/框/文本转成对应的 embedding。掩码解码器融合两者输出候选掩码 置信度。交互式修正用户可再次输入新的提示模型实时更新掩码。 一句话总结SAM 的网络结构 大规模 ViT 图像编码器 通用 Prompt 编码器 轻量解码器。 它通过 “图像 embedding 作为知识库 prompt 作为查询” 的方式实现了真正的 promptable segmentation可提示分割。4、SAM 的重大缺陷对高分辨率和小目标不友好问题SAM 使用 ViT-Huge 作为 backbone输入图像通常要被压缩成较低分辨率 embedding。影响小目标如显微镜下的细胞、遥感中的小建筑物往往丢失细节分割效果差。边界复杂的目标细长结构、毛发、血管刻画不精细。推理计算开销大问题图像编码器非常庞大ViT-Huge6 亿 参数。在高分辨率输入或大规模应用场景自动驾驶、医学成像时推理速度和显存占用过高。影响难以在 移动端 / 实时应用 中部署。标注偏差与数据覆盖问题数据集 SA-1B 虽然规模空前但标注是通过 半自动交互 完成的一些掩码质量不高存在噪声。数据主要来自自然图像网页爬取在医学、工业、遥感等专业领域覆盖不足。影响模型对专业场景泛化性有限。多物体歧义处理有限当用户的提示如框住一个区域对应多个物体时SAM 会输出多个候选掩码和置信度。需要用户手动选择正确结果。问题缺乏自动 disambiguation消歧的机制。无法端到端执行复杂任务SAM 的目标是 “Segment Anything”但它本质上仍是 前景提取模型不能直接执行语义分割所有类别像素标注。不能自动完成实例分割或全景分割需要额外任务逻辑。结论更像是一个 强大的交互式工具而非任务完成型模型。跨模态能力有限虽然支持文本 prompt但并没有深度结合 CLIP/语言模型文本提示能力非常初级语义理解有限。在 open-vocabulary segmentation开放词汇分割上表现不足。对下游任务适配性不足SAM 在 zero-shot 分割任务上泛化性强但在 下游专门任务医学分割、遥感分析 上直接迁移效果有限需要结合微调或 LoRA 适配。说明它的“万能性”存在边界。 一句话总结 SAM 是第一个通用分割基础模型但它更像“交互式工具”在效率、小目标、跨领域和跨模态上仍有显著不足。5、基于 SAM 的改进与创新模型SAM 引发了巨大的研究热潮短时间内出现了大量改进版本针对它在 小目标、推理速度、专业领域、边界质量、跨模态 等问题做了创新。轻量化与高效化 MobileSAM2023改进动机原始 SAM 的 ViT-Huge 太重推理慢。核心思路将 ViT-Huge 替换为轻量级 ViT-Tiny并结合蒸馏训练。结果在保持接近精度的同时推理速度提升 60 倍更适合移动端和实时应用。 FastSAM2023改进动机提高推理速度适应低算力环境。核心思路简化解码器结构直接预测目标区域减少候选 mask 数量。结果大幅提升推理速度但精度略有下降。边界与小目标优化 HQ-SAMHigh-Quality SAM2023改进动机SAM 在边界复杂和小目标上分割精度差。核心思路增加 边界感知模块 和 高分辨率特征引导提升 mask 细节质量。结果在医学、自然图像小物体任务上表现更好。 TinySAM面向小目标场景的轻量化优化版重点解决 SAM 在 显微镜图像、小物体检测 的不足。跨领域适配 MedSAM2023改进动机SAM 在医学影像CT/MRI/病理切片泛化性有限。核心思路用大规模医学分割数据微调 SAM使其更好适配医学器官和病灶分割。结果大幅提升在医学下游任务中的表现。 SAM-Med3D / 3DSAM扩展 SAM 到 3D 医学影像解决 CT/MRI 中体素级分割的挑战。 RS-SAMRemote Sensing SAM针对遥感图像优化大尺度地物分割。跨模态扩展 Semantic-SAM2023改进动机原始 SAM 的 prompt 主要是点/框文本理解有限。核心思路结合 CLIP 等多模态模型增强 文本提示能力实现更好的 open-vocabulary segmentation。结果支持“通过一句话分割目标”的能力。 SAM-CLIP / Language-SAM深度结合视觉-语言预训练模型使 SAM 能更强地支持 跨模态分割任务。任务特化型改进SAM-Adapter / SAM-LoRA通过参数高效微调Adapter/LoRA快速适配下游任务。Video-SAM扩展到视频分割引入时序建模。SAM-Track结合目标跟踪实现跨帧一致的掩码输出。Open-Vocabulary SAM结合大语言模型LLM支持零样本分割任务。 总结基于 SAM 的改进模型主要分为五大类轻量化 → MobileSAM、FastSAM高效推理、实时部署。细节优化 → HQ-SAM、TinySAM提升边界和小目标分割。领域适配 → MedSAM、RS-SAM、SAM-Med3D医学、遥感、3D。跨模态 → Semantic-SAM、Language-SAM结合 CLIP/LLM实现文本提示。任务扩展 → Video-SAM、SAM-Adapter、Open-Vocabulary SAM视频、参数高效微调、零样本分割。本文来源k学长的深度学习宝库点击查看源码详细教程。深度学习从入门到进阶你想要的都在这里。包含学习专栏、视频课程、论文源码、实战项目、云盘资源等。