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本文深入解读了SAM（Segment Anything Model）这一创新模型，该模型通过借鉴自然语言处理领域的Prompt策略，实现了对任意目标的高效分割。文章不仅探讨了SAM的核心机制，还详细解析了其源代码，为读者提供了从零开始理解SAM模型的全面视角。通过对图像分割任务提供特定的Prompt提示，SAM能够快速准确地完成目标分割，展现了其在计算机视觉领域的巨大潜力。

Segment Anything Model（SAM）是一款前沿的深度学习模型，专为图像中的物体分割而设计。通过处理超过1100万张图像及11亿个遮罩的数据集训练，SAM能够高效准确地为图像中的每个物体生成高质量的遮罩，极大地简化了图像分割任务。本文将深入探讨SAM模型的工作原理，并提供多个代码示例，帮助读者理解和掌握其实际应用。