🔑 名詞卡
SAM（Segment Anything Model）
🎯 定義
Meta 推出的電腦視覺模型，旨在提升影像分割任務的可遷移性和泛化能力，能處理各種未知的影像分割任務，展現高度的普適性（Universality）。
重點
屬於電腦視覺「多模態與生成式 AI 融合階段」（2020–至今）代表技術之一，與 CLIP、Vision Transformer 並列。
記憶技巧
SAM＝「什麼都能分割」的通用分割模型，不需針對特定物件重新訓練。
易混淆
- vs U-Net／Mask R-CNN：U-Net、Mask R-CNN 是針對特定任務（醫療影像/實例分割）訓練的分割模型；SAM 強調跨任務、跨領域的泛化分割能力。
📖 課文原文「SAM 是 Meta 推出的電腦視覺模型，旨在提升影像分割任務的可遷移性和泛化能力⋯⋯SAM 的優勢在於它的普適性（Universality）與高效能。」