SAM2 vs 传统分割方法：效率对比

原创于 2025-11-30 10:50:49 发布 · 793 阅读

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输入框内输入如下内容：

构建一个对比测试平台，展示SAM2与传统分割算法（如U-Net）在相同数据集上的表现。要求实时显示处理时间、分割精度等指标，并生成可视化对比报告。支持用户上传自定义图片进行测试。

示例图片

最近在做一个图像分割的项目，需要对比SAM2和传统分割算法在实际应用中的表现。为了更直观地展示两者的差异，我搭建了一个简单的对比测试平台。下面分享我的实现思路和测试结果，希望能给有类似需求的朋友一些参考。

数据集准备 选择COCO和Cityscapes这两个常用的公开数据集作为基准测试数据。这两个数据集都包含大量标注好的图像，非常适合用来评估分割算法的性能。
算法实现 在平台上集成了SAM2和U-Net两种算法。SAM2作为当前最先进的基于Transformer的分割模型，U-Net则代表传统的卷积神经网络分割方法。
评估指标 平台会实时计算并显示以下关键指标：
单张图片处理时间（毫秒）
mIoU（平均交并比）
像素准确率
内存占用
可视化功能 平台会将两种算法的分割结果并排显示，方便直观对比。同时会生成包含各项指标的对比图表。

经过在多个测试集上的运行，发现了一些有趣的现象：

为了让测试更灵活，平台还支持：

整个测试过程让我深刻体会到AI技术进步带来的效率提升。虽然SAM2计算资源需求较高，但其卓越的分割精度在很多应用场景中完全可以弥补这一点。

最近发现InsCode(快马)平台非常适合做这类算法对比实验。平台上可以快速部署测试服务，无需操心环境配置，还能实时查看运行结果。特别是对于需要展示效果的项目，一键部署功能真的很方便。

示例图片

输入框内输入如下内容：

构建一个对比测试平台，展示SAM2与传统分割算法（如U-Net）在相同数据集上的表现。要求实时显示处理时间、分割精度等指标，并生成可视化对比报告。支持用户上传自定义图片进行测试。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考