2025年计算机视觉三驾马车：物体检测、关键点检测与掩码生成技术全解析

SamProcessor class AdvancedMaskGenerator(nn.Module): def __init__(self, pretrained_model_name="meta-llama/SAM def generate_mask_from_text(self, image, text_prompt): # 从文本提示生成掩码 # 注：2025年的SAM -3模型已经支持直接文本提示 # 这里使用简化实现 raise NotImplementedError("2025年的完整实现请参考meta-llama/SAM-3官方文档 通用物体检测、密集场景检测 ViTDet Google 基于Vision Transformer的检测 高精度物体检测、迁移学习 YOLOv8 Ultralytics 实时高性能物体检测 自动驾驶、安防监控 SAM 模型大小 DETRv4 65.2 82.1 71.3 45 420MB ViTDet 63.8 81.5 70.2 38 510MB YOLOv8 62.5 80.9 68.7 110 280MB SAM