用 Segment Anything 模型对遥感影像等地理空间数据做交互式分割的 Python 包，省去自己搭建分割流程的麻烦。

把 Meta 的 Segment Anything 打包成开箱即用的视频目标分割工具，配合 YOLOv5~v8 做检测后分割，省去自己搭环境的麻烦。

开放词表目标计数模型，基于视觉语言基础模型，能按任意文本描述统计图像中物体数量，无需针对新类别重新训练。

用 Meta 的 Segment-Anything 模型对 LiDAR 点云做分割的 Python 包，省去自己搭建分割流程的麻烦。

YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。

Meta 开源的 SAM 2 图像与视频通用分割模型，提供推理代码、预训练权重下载和示例 notebook，可对任意画面中的物体做可提示分割与视频目标跟踪。

在 SAM 基础上做高质量分割的升级版，能输出更精细的边缘和掩码，适合需要高精度抠图与标注的场景。

集成 YOLO 与 SAM 系列模型的 AI 辅助标注工具，能自动预标注图像，省去手工框选和分割的重复劳动。

面向高分辨率生成与感知的高效视觉基础模型，通过轻量架构设计降低计算开销，可用于图像分类、分割等任务。

用基础模型自动给图片打标签，再拿这些标注训练自己的监督视觉模型，省掉人工标注的环节。

把 Segment Anything 的 2D 分割能力迁移到 3D 高斯泼溅场景，实现无需逐场景训练的三维物体分割，适合做 3D 重建后的语义编辑与标注。

本地免费运行的一站式 AI 视频与图像编辑工具，集换脸、口型同步、抠图去物、风格重绘、人声分离与克隆、视频生成于一体。

基于多模态大模型的目标检测方案，把检测任务转成下一个点预测，支持开放场景下检测任意物体。

Refiners (discontinued early 2025) was a microframework on top of PyTorch with first-class citizen APIs for foundation m…

把 Segment Anything 模型适配到显微图像上的分割工具，支持细胞、细胞核、线粒体等结构的自动与交互式分割，并集成 napari 做可视化标注。

把 SAM3 通过渐进式知识蒸馏压缩成轻量边缘模型，实现快速的可提示概念分割与跟踪，适合端侧部署。

把 Segment Anything 2 当作强编码器接上 U-Net 解码器，做自然图像和医学图像分割，覆盖伪装目标、息肉、海洋动物等场景。

QGIS 插件，用 Segment Anything Model 在地理栅格影像上快速分割和勾绘地貌，省去手工描边的麻烦。

把 SAM、MobileSAM、EfficientSAM、SAM 2/2.1 和 SAM 3 导出成 ONNX 模型，方便在任意平台跑可移植的图像分割，不用绑死原始框架。

在 MiniMax H3 生成的视频里逐帧追踪并裁剪小尺寸人脸，用 H3 精修后再拼回原画面，解决远景人脸模糊、细节丢失的问题。

基于零样本分割模型实现任意图像抠图，无需针对特定类别训练即可提取前景透明通道，适合快速落地通用抠图需求。

用 0.1% 的数据通过剪枝和知识蒸馏把 Segment Anything 模型压缩成轻量版，大幅降低显存和计算开销，同时保持分割精度。

为 X-AnyLabeling 标注工具提供轻量可扩展的模型推理服务，把检测、分割、分类、姿态等视觉模型接成后端，方便标注时自动预标注。

把 SAM 的分割能力扩展到任意分割任务的多模态大模型，支持文本指令驱动的通用图像分割。

基于 React 19 + FastAPI + LangChain/LangGraph 的 AI 修图智能体，用自然语言驱动 21 种编辑工具完成抠图、图层拆分、区域编辑和文生图，配套教程带你一周掌握 AI Agent 全栈开发。

汇总 Segment Anything 相关论文、项目与应用的资源清单，方便快速跟进分割大模型在图像分割、目标检测、图像修复等方向的进展。