1. SAM2 核心功能
SAM2 是 Meta 推出的新一代图像与视频分割基础模型，基于第一代 SAM 改进，具备以下核心功能：
- 统一架构：同时支持图像和视频分割，通过流式处理框架实现实时分割（44 FPS），尤其擅长处理动态场景和长视频。
- 零样本泛化：无需特定训练即可分割未见过的物体或视觉域（如医学影像中的罕见病变）。
- 交互式分割：支持点、框、掩码等多种提示方式，允许用户通过点击或框选细化分割结果。
- 记忆机制：通过流式记忆模块跟踪视频中的对象，解决遮挡、光照变化等问题，确保跨帧分割一致性。
- 多掩码预测：在复杂场景（如重叠物体）中生成多个候选掩码，并通过置信度选择最优结果。
2. SAM2 与 ViT、YOLO 的对比
| 维度 | SAM2 | ViT | YOLO |
|---|---|---|---|
| 核心任务 | 分割（图像/视频中的像素级对象轮廓） | 分类/检测（全局特征提取） | 检测（边界框定位+分类） |
| 模型架构 | Transformer + 记忆模块，支持流式视频处理 | 纯 Transformer，依赖自注意力机制 | CNN + 检测头，多尺度特征融合 |
| 优势 | - 高精度分割，支持复杂场景和动态视频 - 零样本泛化能力突出 | - 全局建模能力强，适合长尾数据分类 - 多模态扩展灵活 | - 实时性高（YOLOv8 可达 100+ FPS） - 轻量化部署成熟（边缘设备适配） |
| 劣势 | - 计算资源需求高（需高性能 GPU） - 小目标分割易受噪声干扰 | - 依赖大规模预训练数据 - 实时性差（ViT-Base 推理速度慢于 CNN） | - 分割能力有限（YOLO 的分支分割精度低于专用分割模型） |
| 典型应用场景 | - 医学影像分析（肿瘤分割、细胞追踪） - 视频编辑（对象分离、背景替换） | - 图像分类（如病变良恶性判断） - 多模态数据分析（CT+MRI 融合） | - 实时目标检测（自动驾驶、工业质检） - 轻量化移动端部署 |
| 数据需求 | 支持小样本+零样本，依赖 SA-V 数据集（51k 视频 + 60 万掩码） | 需大规模预训练（如 ImageNet-21k），微调依赖任务数据 | 端到端训练，无需预训练，依赖标注的检测数据 |
3. 优缺点对比总结
SAM2：
ViT：
- 优点：全局特征提取能力突出，适合复杂分类任务（如医学图像中的多病灶关联分析）23。
- 缺点：推理速度慢，难以处理实时视频流。
YOLO：
4. 协同应用建议
- SAM2 + YOLO：YOLO 快速检测目标区域后，SAM2 精细化分割（如自动驾驶中的行人轮廓提取）。
- SAM2 + ViT：ViT 提取全局特征，SAM2 分割关键区域（如医学影像中结合病变分类与定位）。
参考资料：
- SAM2 视频分割性能：支持实时处理 44 FPS，跨帧记忆机制提升遮挡场景精度。
- YOLO-Former 混合架构：结合 YOLO 速度与 ViT 全局建模能力，检测精度提升至 85.76% mAP。
- SAM2 医学应用：在糖尿病视网膜病变分割中，精度比传统方法提升 12%。