内涵：sam系列论文梳理

SAM

发表于ICCV2023。如果感觉速度慢，则使用https://github.com/chaoningzhang/mobilesam

SAM2

发表于ICLR2025。相比较于sam增加了video的支持。data engine层面的创新，相比之前的SAM, 速度快了6倍，而分割准确率更高（从58.9到61.4, 另外mobilesam相比SAM的速度提升大概是两位数的差距）。似乎有一个SAM2.1的版本，它的指标是66.4。

(to do)如何用

SAM3

发表于 ICLR2026。concept prompt，400百万个concept label。(和自己之前想的一样，从视觉层面到语义层面)。但是会出现label标定的gap吧？另外是否包含了dota系列中的标签？它还支持point prompt吗？指标如何？答案是支持，指标为66.1。