提供了一个名为"Segment Anything Model (SAM)"的功能，用于从输入提示 （如点或框） 生成高质量的对象遮罩。SAM 模型可以用于为图像中的所有对象生成遮罩，它在多种分割任务上具有强大的零样本性能。该模型在一个包含 1100 万张图像和 11 亿个遮罩的数据集上进行了训练。文章源自狐狸影视城-https://fox-studio.net/sites/37917.html
该网站还提供了使用 SAM 模型的代码、示例笔记本以及已经训练好的模型检查点的下载链接。您可以通过该网站获取更多关于该模型的详细信息，并了解如何安装、使用和部署 SAM 模型。SAM 模型支持 Python 3.8 及以上版本，并需要安装 PyTorch 和 TorchVision 依赖。文章源自狐狸影视城-https://fox-studio.net/sites/37917.html
您可以通过从输入提示中获取遮罩，或者直接生成整张图像的遮罩。该网站提供了使用示例，展示如何从模型检查点中加载模型并使用它生成遮罩。您还可以将模型导出为 ONNX 格式，以便在支持 ONNX 运行时的环境中运行，如网页浏览器。文章源自狐狸影视城-https://fox-studio.net/sites/37917.html
该网站还提供了一个名为"Cog"的开源工具，用于将机器学习模型打包成标准的生产容器，以简化部署过程。除此之外，您还可以通过链接下载不同背骨大小的模型检查点，以及有关数据集和其他相关信息。文章源自狐狸影视城-https://fox-studio.net/sites/37917.html
总之，https://segment-anything.com/ 为用户提供了关于 Segment Anything Model (SAM) 的详细信息，以及如何使用和部署这一功能强大的模型的指导。文章源自狐狸影视城-https://fox-studio.net/sites/37917.html
