@lillyguisnet：对比还没做完，但我已经很喜欢SAM3.1带来的额外分割微改进！它似乎……

X AI KOLs Following 2026/07/15 00:19 模型

segmentation computer-vision model-update sam3.1

摘要

该推文称赞SAM3.1改进了分割效果，能处理模糊边界，并且尾部覆盖更好，从而得到更准确的长度测量。

对比还没做完，但我已经很喜欢SAM3.1带来的额外分割微改进！它似乎对模糊边界处理得更好这里我们获得了更好的尾部覆盖，这直接影响了长度测量 :) https://t.co/k7VrXREHAf

查看原文

查看缓存全文

缓存时间: 2026/07/16 00:00

对比还没完全做完，但我已经爱上SAM3.1带来的那些细微的分割改进了！

处理微弱边界时效果似乎更好了

这里尾部覆盖更棒了，直接影响长度测量呢 :) https://t.co/k7VrXREHAf

相似文章

X AI KOLs Following

一位用户分享了关于SAM 3.1的热情反馈：仅用'worm'等简单文本提示即可精准分割图像，相比SAM 1有显著提升。

X AI KOLs Following

作者分享了一种使用SAM1和SAM3.1自动化显微镜图像分割的方法，通过分组相似图像并利用类似视频的传播，实现了100%的准确率。

Papers with Code Trending

SAM 3 引入了一个统一的模型，用于基于提示的概念分割与跟踪，通过解耦的识别与定位架构以及可扩展的数据引擎，实现了最先进的性能。

X AI KOLs Following

SAM3（Segment Anything Model 3）是开源的，在物体追踪方面表现异常出色，即使在像篮球这样复杂的场景中也是如此，使其成为一款杰出的计算机视觉模型。

X AI KOLs Following

分享了一种技术，使用Segment Anything Model (SAM)无需提示即可分割图像，通过利用显微镜图像之间的相似性，实现类似于视频的零样掩码传播。