基础模型 是一种有前景的发展，它们可以通过"提示"技术对新的数据集和任务进行零样本和少样本学习。Segment Anything 是 Meta AI 在 2023 年提出的。它主要用于解决图像分割中的核心挑战，即如何让机器理解并标注出图像中所有有意义的对象或区域，而不仅仅是预先定义的类别。+
传统的图像分割模型针对特定任务设计，需大量标注数据，且难以适应新场景，SAM 则试图超越这些限制，能够识别和分割图像中几乎任何东西，即可以在没有额外训练 的情况下，应用于各种不同的图像分布和任务，具有**"零样本" 泛化能力**。
可提示分割任务以及实际应用的目标对模型架构施加了限制。(1)模型必须支持灵活的提示,(2)需要能够以摊销的实时方式计算掩码以允许交互式使用，(3)必须具备处理歧义的能力。
一个简单的设计可以满足这三个约束条件：一个强大的图像编码器 计算图像嵌入，一个提示编码器 对提示进行嵌入，然后这两种信息源在一个轻量级掩码解码器 中结合，用于预测分割掩码。我们将该模型称为**"Segment Anything Model**"，简称 SAM。该算法为每个训练样本模拟一系列提示（例如点、框、掩码），并将模型的掩码预测与真实标签进行比较。
SAM有三个组件，图像编码器、灵活的提示编码器和快速的掩码解码器。
**图像编码器：**受可扩展性和强大预训练方法的启发，使用了预训练的 ViT 模型将图像编码得到图像嵌入。
提示编码器：将点、框、掩码、文本等提示信息进行编码，后续会和图像嵌入一起用于生成掩码。对于点和框等稀疏提示，输出稀疏嵌入（sparse_embeddings），对于掩码这种密集提示，输出密集嵌入（dense_embeddings）。通过将位置编码与针对每种提示类型学习的嵌入相加来表示点和框，并使用 CLIP 的现成文本编码器表示自由文本。密集提示（即掩码）使用卷积进行嵌入，并与图像嵌入按元素相加。
掩码解码器：将图像编码器得到的图像嵌入和提示编码器得到的提示嵌入整合，然后结合两个可学习的 tokens 生成不同层级的掩码和对应的置信度值。如果指定了 "multimask_output" 参数则会输出 3 个层级的掩码，否则只输出 1 个掩码。
SAM 的训练损失主要针对掩码预测精度 设计，采用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），具体分为：
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掩码分类损失
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掩码分割损失（二进制交叉熵损失（BCE Loss） 或Dice 损失）
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多掩码损失加权（如 3 个不同精度的掩码）