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以前，要解决任何类型的分割问题，有两类方法。第一种是交互式分割，允许分割任何类别的对象，但需要人通过迭代细化掩码来指导。第二种，自动分割，允许分割提前定义的特定对象类别（例如，猫或椅子），但需要大量的手动注释对象来训练（例如，数千甚至数万个分割猫的例子）。这两种方法都没有提供通用的、全自动的分割方法。

Segment Anything Meta SAM综合了以上2种方法。它是一个单一的模型，可以轻松地执行交互式分割和自动分割。该模型允许以灵活的方式使用它，只需为模型设计正确的提示（点击、分割框、文本等），就可以完成分割任务。此外，Segment Anything Meta SAM在包含超过 10 亿个掩码的多样化、高质量数据集上进行训练，这使其能够泛化到新类型的对象和图像。

在 Segment Anything Meta SAM 中，该模式包含三个重要组成部分：

1. 图像编码器。
2. 提示编码器。
3. 掩码解码器。