sam3.cpp

把 SAM3 分割模型塞进 C++，无需 Python 即可跑图像和视频

开源 free 计算机视觉

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GitHub 星标 ★ 376

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类计算机视觉

开发团队PABannier

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/PABannier/sam3.cpp

定价模式free

价格说明开源免费，需自行编译部署

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言C++

技术栈/模型image-segmentation,segment-anything,video-segmentation,video-tracking

GitHub 星标★ 376

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-03-28 00:00:00

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访问方式

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综合评分

收录时间2026-10-15

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项目介绍

sam3.cpp 是 Meta Segment Anything Model 3（SAM3）的纯 C/C++ 推理实现，目标是在不依赖 Python 与 PyTorch 运行时的前提下，提供可移植、高性能的图像与视频分割能力。它把 SAM3 的提示式分割（点、框等提示生成掩码）和视频目标跟踪/传播能力搬到原生代码里，通过 ggml 等张量后端支持 CPU 与常见 GPU 加速，模型权重以 GGUF 等格式加载，方便嵌入桌面应用、移动端或边缘设备。解决的问题是：原版 SAM3 依赖庞大的 Python 生态，部署到 C++ 工程、嵌入式或离线环境时链路长、依赖重、启动慢。核心能力包括单帧图像分割、视频逐帧掩码传播与目标跟踪、多提示交互式分割，以及跨平台编译。项目处于早期阶段，星标数不高，但方向明确：让最先进的分割模型像 llama.cpp 一样易于在任意 C/C++ 项目中集成。