SAM est un système de segmentation incitable capable de généralisation zéro-shot sur des objets et des images inconnus, sans entraînement supplémentaire. Il utilise diverses invites d'entrée pour effectuer une large gamme de tâches de segmentation, sans entraînement supplémentaire. Sa conception incitable permet une intégration flexible avec d'autres systèmes. Il a été entraîné sur 11 millions d'images avec 1 milliard de masques de segmentation. Sa conception modulaire efficace permet une inférence en quelques millisecondes. Segment Anything Model (SAM) : ce modèle permet la segmentation d'images à partir d'instructions textuelles, par exemple, et identifie tout objet avec une découpe en un clic. Il suffit de télécharger une image et de cliquer sur l'objet à identifier.