站长之家（ChinaZ.com）6月30日 消息:最近，中国科学院的一个团队发布了FastSAM模型的开源版本。通过将任务细分为全实例分割和提示指导选择两个子任务，这个模型能够以惊人的速度实现与原始SAM相近的效果，而且还可以实时推理达到每秒25帧。
这个成果在Github上已经获得了2.4K+次星标，也在Twitter、PaperswithCode等平台上引起了广泛关注。
使用FastSAM，你可以上传一张自定义的图片，选择适合的模式并设置参数，然后点击分割按钮，就可以得到一个满意的分割结果。
目前，FastSAM支持各种交互模式，包括点模式和框模式，并且未来还将尝试支持其他模式。在Replicate上，你可以在线体验到所有模式的支持。
FastSAM支持多种点交互模式，可以适应不同场景的应用需求。例如，对于缺陷检测，只需在大致位置上进行框选，就可以准确检测出物体的缺陷。此外，FastSAM还支持并开源了文本交互模式，通过不同的文本提示，可以准确地分割出不同颜色的小狗。
这个FastSAM模型的开源将为图像分割任务带来更高效和准确的解决方案，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具。期待在未来看到更多关于FastSAM的应用和改进!
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