SAM3:开放式分割,太强了(后面有SAM3权重下载方式)(单图测试、视频测试、实时跟踪)
本文介绍了SAM3模型的安装与测试方法。安装过程包括创建Conda环境、安装PyTorch 2.7.0、克隆代码库等步骤,并提供了Windows系统下triton报错的解决方案。文章详细展示了一个基于文本提示("cat")的图片分割测试案例,包含加载模型、处理图像、获取分割结果(mask、边界框、置信度分数)以及可视化展示的全过程代码。测试结果表明SAM3在开放性词汇分割方面表现优异,但也存在个别实例分割不完善的情况。文中还提供了多种结果可视化方式,包括原始图像、mask叠加、边界框标注



