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Segment Anything Model (SAM) 是一个用于图像和视频中物体分割的基础模型。它能够根据点或框等输入提示生成高质量的物体掩码，并适用于所有图像中的物体。该模型采用简单的Transformer架构，具有流式内存设计以支持实时视频处理，并通过用户交互的数据引擎不断优化模型与数据集。其核心功能包括强大的零样本性能、广泛的视觉域适应能力以及对多种分割任务的支持。适合需要精确图像或视频分割的应用场景，如计算机视觉研究、内容编辑、自动驾驶等。