图像分割的2026年：通用分割模型的元年

图像分割——将图像中的每个像素分配到不同的语义类别或实例——是计算机视觉中的基础任务之一。2026年，这个领域最大的变化是"通用分割模型"的崛起：一个模型可以分割"任何目标"，而不需要针对特定类别训练。

2023年，Meta发布的SAM（Segment Anything Model）引爆了这一趋势——它展示了"Promptable Segmentation"（基于提示的分割）的潜力：用户可以用点击、框选或文本描述来指定要分割的目标，SAM就能精确地分割出该目标。

2025-2026年，SAM 2的发布进一步扩展了这种能力：从"任何图像中的任何目标"到"任何视频中的任何目标"。

SAM和SAM 2：Meta的"分割一切"愿景

SAM的核心设计（2023年）：

SAM由三个核心组件组成：

  1. 图像编码器（Image Encoder）：基于ViT（Vision Transformer），将图像编码为特征表示
  2. 提示编码器（Prompt Encoder）：将用户输入的提示（点、框、掩码、文本）编码为特征
  3. 掩码解码器（Mask Decoder）：基于图像特征和提示特征，生成分割掩码

SAM在SA-1B数据集上训练——包含1100万张图像和超过10亿个分割掩码，这是有史以来最大的分割数据集。

SAM 2的突破（2025-2026年）：

SAM 2将分割能力从静态图像扩展到视频。其核心创新包括：

  • 记忆机制（Memory Bank）：SAM 2维护一个"记忆库"，存储之前帧的分割结果和特征，用于当前帧的分割。这使得SAM 2可以在视频中持续追踪目标，即使用标出现遮挡、变形、光照变化等情况。
  • 流式架构：SAM 2采用流式处理（Streaming），逐帧处理视频，不需要一次加载整个视频到内存。这使得SAM 2可以处理任意长度的视频。
  • 交互式视频分割：用户在第一帧提供提示（点击或框选），SAM 2自动在整个视频中追踪和分割该目标。用户可以在任意帧进行修正，SAM 2会将修正传播到前后帧。

SAM 2的性能数据（2026年）：

  • 在DAVIS 2017视频分割基准上，SAM 2的J&F指标达到84.2%，超过之前所有专有视频分割模型
  • 视频分割速度：约45 FPS（A100 GPU），可以实时处理视频
  • 模型大小：SAM 2-Hiera-L（Large）约2.24亿参数，SAM 2-Hiera-B+（Base+）约8000万参数，SAM 2-Hiera-T（Tiny）约3000万参数
  • 交互修正需求：在标准视频基准测试中，平均每10-20帧需要一次人工修正

SAM 2的开源生态：Meta将SAM 2以Apache 2.0许可开源，代码托管在GitHub上。2026年，SAM 2的GitHub仓库获得了超过8万星，社区贡献了大量扩展和工具。

其他通用分割模型2026

Google的SegGPT 2：Google在2026年推出的通用分割模型，支持文本驱动的分割。SegGPT 2的特色是"上下文分割"——用户可以给模型展示几个示例（“像这样的分割”），模型就可以在目标图像上执行类似的分割。SegGPT 2在few-shot分割场景中表现优异。

微软的X-Decoder 2：微软的通用视觉模型，支持"通用分割+通用检测+通用描述"的一体化。X-Decoder 2可以同时输出分割掩码、检测框和文本描述。

国内团队的工作：

  • 智谱的CogVLM-Seg：将视觉语言模型与分割能力结合，支持复杂的文本指令驱动的分割（如"分割出图中所有正在打电话的人"）
  • 商汤的SenseSeg 2.0：面向产业应用的通用分割模型，在工业视觉、医疗影像等垂直场景中表现优异
  • 旷视的MegSeg：轻量级通用分割模型，针对移动端和边缘设备优化

图像分割的技术路线图2026

语义分割（Semantic Segmentation）：将每个像素分类到预定义的类别（如天空、道路、行人）。2026年，基于ViT的语义分割模型（如SegFormer、Mask2Former升级版）是主流。

实例分割（Instance Segmentation）：区分同一类别的不同实例（如区分图中的多个人）。2026年，Mask R-CNN仍然广泛使用，但基于Transformer的方法（如Mask DINO）在精度上已经超越。

全景分割（Panoptic Segmentation）：同时进行语义分割和实例分割。2026年，全景分割被广泛应用于自动驾驶（需要同时分割道路/天空等"东西"和行人/车辆等"物体"）。

开放词汇分割（Open-Vocabulary Segmentation）：分割任意类别的目标，不需要预定义类别列表。2026年，基于视觉语言模型（如CLIP、SigLIP）的开放词汇分割是最活跃的研究方向。

视频分割（Video Object Segmentation）：在视频中追踪和分割目标。SAM 2的发布使这一领域进入新阶段。

3D分割：在3D点云或3D重建中进行分割。2026年，3D分割在自动驾驶（LiDAR点云分割）和AR/VR（3D场景理解）中应用广泛。

图像分割的产业应用2026

自动驾驶：全景分割用于理解道路场景——分割出车道线、人行道、交通标志、行人、车辆等。2026年，大多数L4自动驾驶方案都包含基于分割的场景理解模块。

医学影像：器官分割、肿瘤分割、细胞分割是医学影像AI的核心任务。2026年，SAM 2的医学影像微调版本（如MedSAM 2）在CT、MRI、病理切片等多种医学影像中展现出强大的分割能力。

视频编辑：SAM 2在视频编辑中应用广泛——创作者可以用简单的点击选中视频中的目标（人物、物体），然后对其进行编辑（删除、替换、调色、加特效等）。Adobe Premiere Pro和DaVinci Resolve在2026年都集成了基于SAM 2的AI分割功能。

电商和零售：商品分割——将商品从背景中精确分离，用于白底图制作、虚拟试穿、AR购物等。2026年，电商平台普遍使用AI分割技术自动处理商品图片。

遥感：卫星图像中的建筑、道路、农田、水体分割。2026年，SAM 2的遥感微调版本在灾害评估、城市规划、农业监测等场景中广泛使用。

工业质检：在制造业中用于分割出缺陷区域，进行精确的缺陷测量和分类。

分割大模型的挑战和未来方向

推理效率：SAM 2的Large版本（2.24亿参数）在消费级GPU上的推理速度仍然不够快（特别是视频分割场景）。2026年，模型压缩、知识蒸馏、量化等技术正在将SAM 2压缩到可在移动设备上运行。

细粒度分割：SAM 2在分割非常细小的目标（如头发丝、电线）时仍有困难。提高分割的空间分辨率是重要研究方向。

时序一致性：在视频分割中，保持跨帧的分割一致性仍然具有挑战性——特别是当目标发生剧烈变形或快速运动时。

交互效率：虽然SAM 2支持交互式修正，但用户希望在视频分割中尽可能减少人工干预。2026年，提高自动分割的准确性和降低人工修正频率是核心优化目标。

3D和4D分割：将SAM 2的分割能力扩展到3D空间和4D时空。2026年，一些初步的工作（如SAM3D、4D-SAM）开始探索这个方向。

多模态分割：将文本、语音、手势等多种输入模态与分割结合。例如，用户可以说"分割出这个人"，或者用手指在空中圈出目标。

结语：分割技术的"大众化"

SAM和SAM 2的最大贡献不只是技术突破，更是将"图像分割"这一原本需要专业知识和大量标注数据才能使用的技术"大众化"了。任何开发者、设计师、医生、研究者都可以通过简单的交互获得高质量的分割结果。

2026年，图像分割正在从一个"学术任务"转变为一个"基础设施"——就像目标检测和图像分类一样，成为各种视觉应用的底层能力。