osam 是计算机视觉领域的开源项目，由 wkentaro 开发，2024 年首次发布。
它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 446 个项目，GitHub 星标数为 96。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-17。MIT许可证，本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：本地快速测试SAM系列模型效果。同类可对比的替代方案包括 segment-anything、lang-segment-anything、Grounded-SAM。
GitHub 星标
★ 96
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队wkentaro
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。
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,deep-learning,foundation-models,onnx,segment-anything
GitHub 星标★ 96
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-01-14 00:00:00
最近更新2026-09-17 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2026-08-09
浏览次数5
使用教程
核心亮点
- 集成SAM全系列及YOLO-World，覆盖主流提示模型
- 本地运行，无需云端，保护数据隐私
- 命令行操作简单，降低上手门槛
不足之处
- 早期项目，文档和社区支持待观察
- 模型加载可能依赖较大内存或GPU资源
适用场景
- 本地快速测试SAM系列模型效果
- 离线环境下的图像分割与检测
- 教学演示或原型开发
替代项目
segment-anything、lang-segment-anything、Grounded-SAM
项目介绍
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