Meta AI研究团队提出了一种通用的、基于提示的"segment anything"模型(SAM)，该模型在一个前所未有的大型分割数据集(SA-1B)上进行了预训练。毫无疑问，SAM的出现将为各种实际图像分割应用带来巨大的好处。来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者们对SAM在各种应用领域，特别是自然图像、农业、制造业、遥感和医疗保健领域的性能进行了一系列有趣的调查。文章分析和讨论了SAM的优点和局限性，同时展望了其在分割任务中未来的发展，以期让人们全面了解SAM在实际应用中的效果。文章有望为未来通用分割研究工作提供启示。文章已发表于《机器智能研究（英文）》2024年第4期中。http://t.cn/A6rrM2h8 #机器学习[超话]##人工智能[超话]#