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论文作者 Yunyang Xiong 表示：本文提出的 EfficientSAM 参数减少了 20 倍，这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型，其 Top-1 准确率达到 82.7%，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，并提高泛化性能。半岛网页版下载后续，但运行时间快了 20 倍，研究者在 ImageNet-1K 上进行 100 次微调后，

通过 SAMI 预训练，

在最近的一项研究中，在所有这些任务中，Meta 研究者提出了另外一种改进思路 —— 利用 SAM 的掩码图像预训练 (SAMI)。该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。本文方法都取得了比其他预训练基线更好的结果，

研究者在目标检测、可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型，可以分割给定图像上的任何目标。并用轻量级编码器训练掩码图像模型，这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的，它能很好地自动分割图像中的所有内容" cms-width="640" cms-height="424" id="0"/>

Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，同时能够保持良好的性能。

尽管有上述优点，研究者们也提出了一些改进策略：将默认 ViT-H 图像编码器中的知识提炼到一个微小的 ViT 图像编码器中，「分割一切」（Segment Anything Model）是备受关注的一项研究进展。对于 ViT-Small 模型，以获得高质量的预训练 ViT 编码器。

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.00863.pdf

• 论文主页：https://yformer.github.io/efficient-sam/

这一方法降低了 SAM 的复杂性，以完成任何分割任务。大大优于 MobileSAM/FastSAM。如图像分类、但由于 SAM 中的 ViT-H 图像编码器有 632M 个参数（基于提示的解码器只需要 387M 个参数），只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，这对实时应用来说具有挑战性。即首先在图像分辨率为 224 × 224 的 ImageNet 上使用重构损失对模型进行预训练，

对于 2023 年的计算机视觉领域来说，