2025年计算机视觉模型TOP 30+ 第1张Source: 

图像编码器是 SAM 架构的核心，它是一个复杂的组件，负责处理输入图像并将其转换为一组全面的特征。该编码器采用基于变换器的方法，就像在高级 NLP 模型中看到的那样，将图像压缩为一个密集的特征矩阵。该矩阵是模型识别各种图像元素的基础。

提示编码器是 SAM 有别于传统图像分割模型的一个独特方面。它可以解释各种形式的输入提示，无论是基于文本的提示、点提示、粗略遮罩提示，还是这些提示的组合提示。这样，模型就能根据输入的要求，专注于图像中的特定区域或对象。

掩码解码器是进行神奇分割的地方。它综合来自图像和提示编码器的信息，生成准确的分割掩码。该组件负责最终输出，确定图像中每个片段的精确轮廓和区域。

对于有效的图像分割来说，这些组件之间如何相互作用与它们的功能同样重要： 图像编码器首先要详细了解整个图像，将其分解为引擎可以分析的特征。然后，提示编码器添加上下文，根据提供的输入（无论是简单的点还是复杂的文本描述）集中模型的注意力。最后，遮罩解码器利用这些综合信息对图像进行精确分割，确保输出与输入提示的意图一致。

SAM 和 SAM 2 将尖端的深度学习技术与实用的可用性相结合，为交互式分割设定了新的标准。无论您是要构建视频编辑工具还是推进医学研究，这些模型都能提供强大、灵活的解决方案。

从简陋的手写数字识别到今天的尖端模型，计算机视觉模型的发展历程展示了非凡的创新。LeNet 等先驱者引发了一场革命，AlexNet、ResNet 等对其进行了改进，DenseNet 和 ConvNeXt 推动了效率和可扩展性的进步。物体检测从 R-CNN 发展到迅速的 YOLOv12，而 U-Net、SAM 和 Vision Transformers 则在分割和多模态任务方面表现出色。就我个人而言，我更喜欢 YOLOv8，因为它速度快，尽管 SSD 和 Fast R-CNN 以较慢的速度提供了更高的准确性。