SAM
发表于ICCV2023。如果感觉速度慢,则使用https://github.com/chaoningzhang/mobilesam
SAM2
发表于ICLR2025。相比较于sam增加了video的支持。data engine层面的创新,相比之前的SAM, 速度快了6倍,而分割准确率更高(从58.9到61.4, 另外mobilesam相比SAM的速度提升大概是两位数的差距)。似乎有一个SAM2.1的版本,它的指标是66.4。
(to do)如何用
SAM3
发表于 ICLR2026。concept prompt,400百万个concept label。(和自己之前想的一样,从视觉层面到语义层面)。但是会出现label标定的gap吧?另外是否包含了dota系列中的标签?它还支持point prompt吗?指标如何?答案是支持,指标为66.1。