移动端高效分割利器：MobileSAM 和 MobileSAMv2 —— 更快地分割一切！

在这个数字图像和视频遍地开花的时代，高效的计算机视觉技术变得至关重要。正是在此背景下，我们有幸介绍两款开创性的开源项目——MobileSAM 和其升级版 MobileSAMv2。这些创新的解决方案专为移动端优化，可以更快地完成“分割任何事物”（SegAny）到“分割一切事物”（SegEvery），显著提升了实时性和效率。

项目简介

MobileSAM 和 MobileSAMv2 是基于 Segment Anything (SAM) 模型的轻量级实现，它们在保留原有高精度的同时，通过改进图像编码器和采样策略，实现了显著的性能提升。MobileSAM 专注于将原本重量级的图像编码器替换为轻巧的 Tiny-ViT，而 MobileSAMv2 则引入了对象感知的提示采样，进一步增强了系统效率。

项目不仅提供了 ONNX 模型导出支持，而且已经在 Hugging Face Spaces 上部署了一个 CPU 版本的演示应用，让你能够在自己的设备上快速体验。

技术分析

MobileSAM 的核心在于它的小巧高效的 Tiny-ViT 图像编码器，该编码器仅有 5M 参数，相较于原版的 ViT-H 编码器（632M 参数）大幅减小。这使得 MobileSAM 在单个 GPU 上运行时速度提高了约 5 倍，达到每图 8 毫秒的编码时间。此外，MobileSAM 保持了与 SAM 相同的解码器，确保了视觉上的等效效果。

MobileSAMv2 通过对象感知的提示采样取代网格搜索策略，不仅加快了 SegEvery 的速度，还改进了模型对复杂场景的理解，从而更准确地分割目标。

应用场景

1. 实时智能视频分析：适用于安全监控、自动驾驶等领域，实现实时的目标检测与分割。
2. 手机应用中的图像处理：例如，照片编辑、虚拟试穿、AR 游戏等，提供流畅的用户体验。
3. 自动化标注工具