SAM利用这些提示来生成更为精确的目标分割掩码，从而实现更细致的物体轮廓分割。 通过将这两者结合，YOLO负责快速的检测任务，而SAM则提供了精细的分割结果，确保了系统在速度和精度上的平衡。

Meta 公司去年发布了 SAM 1 基础模型，已经可以在图像上分割对象。 而最新发布的 SAM 2 可用于图片和视频，并可以实现实时、可提示的对象分割。 SAM 2 在图像分割准确性方面超越了以往的能力，在视频分割性能方面优于现有成果，同时所需的交互时间减少了三倍。

SAM量表是由学者Bradley与Lang于20世纪末合作开发出的一种自我报告量表。 在结构上，这一量表与PAD模型相似，都是通过愉悦度、唤醒度与支配度三个维度来评估用户的情感。

SAM 做了图像分割的基础工作，推动更多应用层 05 SAM 应用领域 SAM 模型可以用在数据标注及标注相关的衍生应用，也可以其他大模型的结合。 图像分割任务 SAM 与其他大模型的结合，图像处理相关。 视频分割任务 医学图像分割任务 从医学影像中提取临床相关信息。