Segment Anything（SAM）
Meta最新推出的AI图像分割模型
在图像分割任务中，常用的方法包括基于区域的方法、基于边界的方法、基于深度学习的方法等。基于区域的方法如基于区域增长、分水岭算法等，旨在将图像划分为具有相似属性的连续区域。基于边界的方法则尝试将图像分割为具有明确边界的区域。深度学习方法则使用卷积神经网络等深度学习模型，通过训练样本进行像素级别的预测和分割。
无论使用何种方法，"Segment Anything" 都可以应用于许多领域，如医学图像分析、自动驾驶、图像编辑和增强等。通过将图像分割为具有独立语义意义的区域，我们可以在更高层次上理解和处理图像中的各个部分。
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