
samexporter
把 SAM 系列模型一键导出 ONNX,秒级部署到任意平台
samexporter 是一个专注于将 Segment Anything 系列模型导出为 ONNX 格式的工具,支持 SAM、MobileSAM、EfficientSAM、SAM 2/2.1 以及最新的 SAM 3。它解决了这些模型在部署时依赖 PyTorch 环境、推理速度慢、跨平台兼容性差的问题。核心能力包括一键导出、量化优化、多后端支持(ONNX Runtime、TensorRT 等),并提供了 Python 和 C++ 的推理示例,方便开发者将分割能力集成到移动端、边缘设备或服务端应用中。项目旨在简化从研究到生产的转换流程,让图像分割模型更轻量、更易部署。
开源
free
计算机视觉
GitHub 星标
★ 421
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类计算机视觉
开发团队vietanhdev
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,efficient-sam,image-segmentation,mobilesam,onnx,onnxruntime,sam2,sam3,segment-anything,segment-anything-model
GitHub 星标★ 421
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-11 00:00:00
最近更新2026-08-30 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-31
浏览次数1
核心亮点
- 支持从 SAM 到 SAM 3 的全系列模型,覆盖主流分割架构
- 导出流程自动化,附带推理示例,上手门槛低
- 针对 ONNX Runtime 做了优化,推理速度明显提升
不足之处
- 文档/社区待观察
- 对 SAM 3 的支持可能不够成熟,新模型适配需要时间
适用场景
- 将分割模型部署到手机或嵌入式设备
- 在服务器端用 ONNX Runtime 加速推理
- 快速验证不同 SAM 变体在目标硬件上的性能
替代项目
segment-anything、MobileSAM、EfficientSAM
项目介绍
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