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SAM 3技术教程：自定义训练数据的处理方法

1. 引言

1.1 学习目标

本文旨在为开发者和研究人员提供一份完整的SAM 3（Segment Anything Model 3）使用指南，重点聚焦于如何处理自定义训练数据以实现图像与视频中的高精度可提示分割。通过本教程，读者将掌握从数据准备、格式规范到模型推理全流程的关键操作步骤，并能够基于实际需求进行定制化应用。

1.2 前置知识

建议读者具备以下基础：

• 熟悉Python编程语言
• 了解基本的计算机视觉任务（如图像分类、目标检测）
• 对深度学习框架（如PyTorch）有初步认识
• 能够使用Hugging Face平台加载和运行预训练模型

1.3 教程价值

SAM 3作为Facebook推出的统一基础模型，在图像和视频的可提示分割领域展现出强大能力。它支持通过文本或视觉提示（点、框、掩码）对任意对象进行检测、分割与跟踪。然而，官方模型主要面向通用场景，若要在特定领域（如医学影像、工业质检）中提升性能，则需引入高质量的自定义训练数据。本文将系统讲解这一关键环节的处理方法，帮助用户最大化发挥SAM 3的潜力。

2. SAM 3 模型简介

2.1 核心功能概述

SAM 3 是一个统一的基础模型，专用于图像和视频中的可提示分割（Promptable Segmentation）。其核心优势在于：

• 支持多种输入提示方式：文本描述、点击点、边界框、已有掩码
• 可同时处理静态图像与动态视频序列
• 实现跨帧对象跟踪与一致性分割
• 提供零样本迁移能力，无需微调即可识别新类别

该模型在大规模数据集上进行了预训练，具备强大的泛化能力，适用于开放世界场景下的对象理解任务。

2.2 官方部署与使用流程

SAM 3 已在 Hugging Face 平台公开发布，地址为：https://huggingface.co/facebook/sam3

使用流程如下：

1. 部署镜像运行系统后，等待约3分钟，确保模型完成加载并启动服务。
2. 点击界面右侧的 Web 图标进入交互式系统。
3. 若显示“服务正在启动中...”，请耐心等待几分钟直至服务就绪。
4. 上传一张图片或视频文件。
5. 输入希望分割的对象英文名称（如book、rabbit），仅支持英文输入。
6. 系统自动定位目标并生成精确的分割掩码与边界框，结果以可视化形式实时呈现。

示例效果

• 图像分割示例：
• 视频分割示例：

系统已于2026年1月13日完成验证，功能正常，响应稳定。

3. 自定义训练数据处理方法

3.1 数据准备基本原则

尽管SAM 3具备强大的零样本能力，但在专业领域（如遥感、医疗、自动驾驶）中，仍可能需要结合自定义数据进行微调或提示工程优化。为此，必须构建符合模型输入要求的结构化数据集。

关键原则：

• 所有图像应为标准格式（JPEG/PNG）
• 视频建议转换为帧序列或MP4格式
• 提示信息需与图像内容严格对齐
• 掩码标注应像素级精确，避免模糊边界

3.2 数据格式规范

SAM 3 接受以下类型的数据输入：

注意：所有空间坐标均需归一化到[0,1]区间，便于不同分辨率图像的统一处理。

3.3 数据预处理流程

以下是推荐的自定义数据预处理步骤：

步骤1：图像/视频采集与清洗

• 收集目标领域的原始图像或视频
• 去除模糊、过曝、遮挡严重的样本
• 统一分辨率（建议不低于 512×512）

步骤2：标注工具选择

推荐使用以下开源标注工具：

• LabelMe：支持多边形掩码标注
• VIA (VGG Image Annotator)：轻量级在线标注
• CVAT：支持图像与视频标注，适合团队协作

步骤3：生成提示数据

根据应用场景选择合适的提示类型：

# 示例：生成点提示（假设已知物体中心） import numpy as np def get_point_prompt(bbox): """从边界框生成中心点提示""" x_min, y_min, x_max, y_max = bbox cx = (x_min + x_max) / 2.0 cy = (y_min + y_max) / 2.0 return [cx, cy] # 归一化坐标 # 示例输入（归一化后的框） bbox_normalized = [0.3, 0.4, 0.6, 0.8] point_prompt = get_point_prompt(bbox_normalized) print("Point Prompt:", point_prompt) # 输出: [0.45, 0.6]

步骤4：组织数据目录结构

建议采用如下目录布局：

custom_dataset/ ├── images/ │ ├── img_001.jpg │ ├── img_002.jpg │ └── ... ├── masks/ │ ├── img_001.png │ ├── img_002.png │ └── ... ├── prompts/ │ ├── img_001.json │ ├── img_002.json │ └── ... └── metadata.csv

其中prompts/*.json文件内容示例如下：

{ "text": "dog", "points": [[0.45, 0.6]], "boxes": [[0.3, 0.4, 0.6, 0.8]], "masks": "masks/img_001.png" }

metadata.csv记录整体信息：

image_path,prompt_type,category images/img_001.jpg,point,dog images/img_002.jpg,box,car

3.4 数据增强策略（可选）

为提升模型鲁棒性，可在推理阶段引入轻量级数据增强，但不建议在训练提示生成时过度扭曲原始分布。

推荐增强方式：

• 随机亮度/对比度调整（±10%）
• 水平翻转（同步更新提示坐标）
• 小范围旋转（<15°，需重计算掩码）

注意：若使用掩码提示，增强后必须保证掩码与图像保持严格对齐。

4. 模型推理与集成实践

4.1 使用Transformers库加载SAM 3

虽然SAM 3尚未正式集成进Hugging Face Transformers主干，但可通过社区适配器调用：

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForZeroShotImageSegmentation import torch from PIL import Image # 加载处理器和模型 processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/sam3") model = AutoModelForZeroShotImageSegmentation.from_pretrained("facebook/sam3") # 加载图像 image = Image.open("custom_dataset/images/img_001.jpg").convert("RGB") # 构造提示 inputs = processor( images=image, input_prompts=[ {"type": "text", "content": "dog"}, {"type": "box", "content": [0.3, 0.4, 0.6, 0.8]} ], return_tensors="pt" ) # 执行推理 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) # 解码输出掩码 predicted_mask = processor.post_process_masks( outputs.pred_masks, inputs["original_sizes"], inputs["reshaped_input_sizes"] )[0] # 保存结果 Image.fromarray((predicted_mask[0] > 0).cpu().numpy().astype(np.uint8) * 255).save("output_mask.png")

4.2 批量处理自定义数据集

以下脚本可用于批量处理整个数据集：

import os import json from tqdm import tqdm def batch_inference(data_dir, output_dir): image_dir = os.path.join(data_dir, "images") prompt_dir = os.path.join(data_dir, "prompts") os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(('.jpg', '.png'))] for img_file in tqdm(image_files): img_path = os.path.join(image_dir, img_file) prompt_path = os.path.join(prompt_dir, img_file.replace('.jpg', '.json').replace('.png', '.json')) if not os.path.exists(prompt_path): continue with open(prompt_path, 'r') as f: prompt_data = json.load(f) # 这里调用上述推理逻辑 # （简化起见，省略具体调用过程） print(f"Processing {img_file} with prompt: {prompt_data['text']}") # 保存输出掩码到 output_dir # save_mask(...) if __name__ == "__main__": batch_inference("custom_dataset", "inference_results")

4.3 常见问题与解决方案

5. 总结

5.1 核心收获

本文系统介绍了SAM 3模型的基本功能及其在图像与视频可提示分割中的应用方法，重点阐述了自定义训练数据的处理流程，包括：

• 数据采集与清洗标准
• 多模态提示（文本、点、框、掩码）的生成与格式规范
• 推荐的目录结构与元数据管理方式
• 基于Python的自动化推理与批量处理实现

这些方法不仅适用于直接部署场景，也为后续模型微调和领域适配奠定了坚实基础。

5.2 最佳实践建议

1. 优先使用高质量标注：即使SAM 3具备零样本能力，精准的提示仍能显著提升分割质量。
2. 统一坐标归一化：所有空间提示务必归一化至[0,1]，避免因分辨率差异导致错位。
3. 建立版本化数据集：对自定义数据集进行版本管理，便于迭代优化与复现实验。

5.3 学习路径建议

下一步可深入探索：

• 如何基于LoRA对SAM 3进行轻量化微调
• 在医学图像中结合DICOM元数据构建智能标注系统
• 利用SAM 3实现实时视频流中的对象跟踪与语义理解

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