本研究旨在将基础模型的能力发挥在 3D 视觉任务中，在通过 SAM 提出的 BEV 流程管道构建的基础上，通过提高零样例能力实现 3D 物体检测，将其应用于 Waymo 开放数据集，展示其可行性。

Jun, 2023

通过使用自适应分割模块并仅使用少量混乱的参考图像，我们提出了一种少样本姿态估计（FSPE）方法 SA6D，它能够对新的目标对象进行准确预测并构建目标对象的点云模型。与现有方法不同，SA6D 不需要以物体为中心的参考图像或任何其他物体信息，使其成为一个更具通用性和可伸缩性的解决方案，并在真实世界的台面物体数据集上进行了评估，证明了在带有遮挡的混乱环境中，SA6D 优于现有的 FSPE 方法，并且所需的参考图像较少。

Aug, 2023

SAM3D 是一个创新的框架，通过利用 RGB 图像中的 Segment-Anything 模型而无需进一步训练或微调，能够在 3D 点云中预测掩模，首先预测具有 SAM 的 RGB 图像的分割掩模，然后将 2D 掩模投影到 3D 点中。最后，两个相邻帧的点云掩模以双向合并的方式进行合并，最终可以将不同帧预测出的 3D 掩模逐渐合并为整个 3D 场景的 3D 掩模，实验结果表明 SAM3D 能够在不需要对 SAM 进行训练或微调的情况下，实现合理和细粒度的 3D 分割结果。

Jun, 2023

本研究评估了 SAM 2D 在医学成像中的零样本能力，结果显示其性能与目前的最新技术相当甚至更好，并提出一项实用的指南以获得在所有评估上都具有鲁棒性的结果。

Apr, 2023

本研究旨在将 Meta AI 的创新图像分割模型 Segment Anything Model（SAM）应用于遥感图像分析领域，特别是处理来自不同地理背景的航空和轨道影像，实现 SAM 在遥感影像处理中的潜力。

Jun, 2023

Segment Anything Model (SAM) 是第一个用于图像分割的基础模型，本研究评估了 SAM 在虚拟现实环境下记录的眼部图像中分割特征的能力。结果表明，SAM 的分割效果可以与专门模型相媲美，且使用提示工具可以提高其性能，示例数据集中瞳孔分割的 IoU 达到 93.34%。SAM 等基础模型有望通过快速且易用的图像分割方法，革新注视估计领域，减少对专门模型和繁琐手动标注的依赖。

Nov, 2023

本研究介绍了一种用于自动化少样本语义分割的结构化框架，利用 Segment Anything Model（SAM）模型，并借助先前引导的掩模生成粗略像素级提示，以获得更高效的语义可辨别分割结果，实验证明该方法在 DLRSD 数据集上优于其他可用的少样本方法。

Nov, 2023

通过对八个公开数据集的实证研究，揭示了参考表达理解 (REC) 框架在特定领域中存在的预测错误问题，并提出了一种简单的策略来减轻这些错误，进而改进了基于 REC 的检测和自动分割，同时报告了在多个专业领域中使用 SAM 技术进行分割的性能显著提高和节省注释时间。

Jun, 2024

SAM3D 是一种新的半自动零射击 3D 图像分割方法，通过现有的任意分割模型，利用四步策略实现在 3D 图像中快速且准确的分割，可以帮助手术规划和教育、诊断成像以及科学研究。

May, 2024

通过使用基于 Transformer 的方法在 3D 空间中扩展了 Segment Anything Model（SAM），我们提出了一种 3D 可提示分割模型（Point-SAM），利用部分级和对象级注释，从 SAM 中生成伪标签，将 2D 知识提取到我们的 3D 模型中，并在室内和室外基准测试中优于最先进的模型，展示了多种应用，如 3D 标注。

Jun, 2024