论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.14289.pdf 这篇论文的标题是《FASTER SEGMENT ANYTHING: TOWARDS LIGHTWEIGHT SAM FOR MOBILE APPLICATIONS》，由Chaoning Zhang等人撰写，发表于2023年。 文章主要探讨了如何将Segment Anything Model（SAM）优化

FastSAM 论文 Fast Segment Anything 模型结构 以yolov8-seg的instance segmentation为基础，检测时集成instance segmentation分支,主要分为两步全实例分割(all instance Segmentation)和基于prompt的mask输出(Prompt-guided Selection)，仅使用了2%的SA-1B

sam是2023年提出的一个在图像分割领域的大模型，其具备了对任意现实数据的分割能力，其论文的介绍可以参考 https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/131137939，sam的亮点在于提出一种工作模式，同时将多形式的prompt集成到了语义分割中，其网络结构并没有特殊设计。拓展sam所发展的mobile-sam只是对sam项目中图像编码器的优化，并

目录 引言 1 FastSAM介绍 1.1 FastSAM诞生 1.2 模型算法 1.3 实验结果 2 FastSAM运行环境构建 2.1 conda环境构建 2.2 运行环境安装 2.3 模型下载 3 FastSAM运行 3.1 命令行运行 3.1.1 Everything mode  3.1.2 Text prompt 3.1.3 Box prompt (xyw

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割 前言相关介绍前提条件实验环境安装环境项目地址LinuxWindows 使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割参考文献 前言 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏

一、FastSAM 在自然语言处理领域有 ChatGPT 通用大语言模型系列，但是在图像领域好像一直没有通用领域模型，但MetaAI 提出能够 分割一切 的视觉基础大模型 SAM 可以做到很好的分割效果，并且不限于场景、不限于目标，为探索视觉大模型提供了一个新的方向，可以说是视觉领域通用大模型。而 FastSAM 为该任务提供了一套实时的解决方案，进一步推动了分割一切模型的实际应用和发展。 F