finetune-SAM

把通用分割模型SAM微调到你的医学图像上,提升精度

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 43 🐛 待处理 10 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 279
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和修改,无付费版本。

项目预览

finetune-SAM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mazurowski-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和修改,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型finetune,foundation-models,medical-imaging,sam
GitHub 星标★ 279
上线时间2024-04-09 00:00:00
代码更新2024-10-18
仓库体积1.6 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

finetune-SAM 是官方提供的用于在定制医学图像上微调 SAM(Segment Anything Model)的代码仓库。它解决了通用分割模型在医学影像领域表现不佳的问题,通过提供一套完整的微调流程,让开发者能够利用自己的医学图像数据(如CT、MRI、病理切片等)对SAM进行适配。核心能力包括数据加载、模型微调训练、评估与推理脚本,支持自定义数据集格式,并基于PyTorch实现。项目结构清晰,适合研究人员和工程师快速上手,将SAM的强大分割能力迁移到特定医学任务中,提升分割精度。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 279

核心亮点

  • 官方出品,代码规范,与SAM原版接口兼容
  • 提供完整微调流程,从数据准备到评估推理一站式
  • 针对医学图像定制,解决通用模型在医疗场景的适配问题

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖SAM预训练权重,需额外下载,增加部署复杂度

适用场景

  • 医学影像分割任务定制(如器官、病灶分割)
  • 科研人员快速验证SAM在特定数据集上的微调效果
  • 医疗AI产品开发中,将基础模型适配到私有医学数据

替代项目

MedSAM、SAM-Med2D、MONAI

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