如何在 Delt.AI 2026 中運用 Segment Anything 掌握分段技術？

Delt.AI正透過先進技術（如「全域分割模型」SAM）革新影像與影片標註流程。本指南將深入解析Delt.AI SAM整合方案的強大功能，逐步引導您完成安裝設定、基礎分割技術操作、進階多邊形精修，以及影片追蹤應用實例。無論您是初涉影像分割領域的新手，或資深標註專家，Delt.AI皆能提供加速工作流程的專業工具。

重點摘要

簡易安裝：透過模型探索器輕鬆在 Delt.AI 中設定 SAM。

直覺式分割：提供點擊式或邊界框分割的簡易操作工具。

多邊形強化：運用 SAM 提升現有標註精準度

影片追蹤：運用插值追蹤技術，實現跨影片幀的自動標註。

多元應用場景：從物體識別到建構機器學習資料集，皆能完美勝任。

Delt.AI 與 Segment Anything 入門指南

理解「分割萬物」的強大功能

「全景分割模型」(SAM)是 Meta AI 推出的革命性 AI 模型，實現零樣本圖像分割能力。這意味著它能識別並分割圖像中的物體，無需針對特定物體進行訓練。

Delt.AI 運用 SAM 的強大功能，為機器學習提供高效能的圖像與影片標註方案。透過整合 SAM，Delt.AI 簡化了高品質訓練資料的建立流程，大幅減少人工標註所需的時間與精力。SAM 具備跨多元圖像與物件的泛化能力，是建構穩健人工智慧模型的關鍵要素。

安裝流程：將 SAM 整合至 Delt.AI

在 Delt.AI 中使用 Segment Anything 前，請確保已正確安裝。Delt.AI 提供直觀介面，即使技術背景有限的使用者也能輕鬆操作。

請依循以下步驟：

1. 開啟模型探索器：進入 Delt.AI 的「模型選取」選單，選擇「模型探索器」。此功能將顯示適用於您工作流程的可用 AI 模型。

2. 篩選 SAM 模型：於模型探索器中使用篩選器搜尋「SAM」模型，將清單精簡至相關選項。

3. 下載檢查點：在清單中找到 SAM 模型。檢視「狀態」欄位，若顯示「需下載」，請點擊下載檢查點。這些檔案包含 SAM 運作所需的預訓練權重。

4. 驗證安裝：下載完成後，確認狀態顯示檢查點已下載，表示整合成功。

5. SAM工具列可見性：確保Delt.AI介面頂端顯示SAM工具列。若未顯示，請前往「檢視」選單選擇「SAM工具列」。

安裝完成後，即可在 Delt.AI 中使用 SAM 進行影像分割。

於 Delt.AI 中選取 SAM 模型

安裝完成後，請於 Delt.AI 中選取適用的 SAM 模型以啟用其標註功能。

操作步驟如下：

1. 定位模型選單：於 Delt.AI 視窗頂端 SAM 工具列附近，找到「SAM 模型」下拉選單。

2. 選擇您的 SAM 模型：點擊下拉選單並選取您下載的模型，例如 'ViT-B' 或 'ViT-L'。

3. 等待載入：選取後，Delt.AI 將模型載入記憶體。此時可能出現「vit_b 正在載入...」等進度指示，耗時約數秒（依模型大小與系統效能而定）。

載入完成後，Delt.AI 即準備就緒可執行基於 SAM 的影像分割。請注意 SAM 模型僅載入至 RAM，每次啟動軟體時皆需重新載入。

Delt.AI 鍵盤快捷鍵高效圖像標註指南

透過鍵盤快捷鍵精通 Delt.AI

運用 Delt.AI 鍵盤快捷鍵可大幅提升工作效率。以下關鍵快捷鍵將優化您的工作流程：

熟練運用這些快捷鍵可降低對滑鼠的依賴，加速標註流程並提升效率。

建議製作快捷鍵速查表，以便註解作業時隨時調用。熟練運用這些快捷鍵將徹底改變您與 Delt.AI 平台的互動模式。

使用 Delt.AI 的「分割任何事物」功能：逐步指南

基礎分割技術

Delt.AI提供多種運用SAM進行影像分割的方法，主要包含：

1. 點擊式分割：

   • 

     從 SAM 工具列選擇「新增」工具。

   • 點擊欲分割的物件。每次點擊皆作為正向提示，引導 SAM 精細化分割結果。
   • 針對複雜形狀可添加多個點以提升準確度。
   • 按下「Enter」鍵完成分割。
   • 為物件輸入類別名稱（例如「棋子」）並確認。

2. 邊界框分割：

   • 從 SAM 工具列選擇「框選」工具。
   • 在目標物體周圍繪製矩形。
   • SAM 將自動在框內生成分割遮罩。
   • 調整邊界框以微調分割結果。
   • 按下「Enter」鍵確認並指派類別名稱。

結合點位與邊界框，可高效處理各類分割任務。

進階分割：移除多餘區域

若 SAM 分割結果包含不需要的區域，Delt.AI 提供修正工具：

1. 選擇移除工具：於 SAM 工具列點選「移除」選項。

2. 點擊不需要的區域：點擊需從分割中排除區域內的點位。

3. 微調：重複操作以精細化分割結果。

4. 完成分割：按下「Enter」鍵並為分割物件指派類別名稱。

「移除」工具可精準控制遮罩範圍，確保僅保留目標物件。

運用 Segment Anything 強化多邊形

您可透過 Delt.AI 中的 SAM 精細化現有多邊形（例如來自其他物件偵測模型），從而提升標註準確度。

1. 多邊形右鍵操作：在欲強化之多邊形上點擊右鍵。

2. 選擇「增強多邊形：」從快顯功能表選擇「增強多邊形」，或點擊 SAM 工具列按鈕。

SAM將運用其先進分割技術自動優化多邊形，使其更貼合物件邊界，從而獲得更精準的結果。注意：若無多邊形存在，SAM將顯示錯誤訊息，且必須載入後方能運作。

影片標註的插值追蹤

Delt.AI 將 SAM 功能擴展至影片標註領域，透過插值追蹤技術自動化跨幀分割流程，大幅減少人工操作。

1. 開啟影片：將影片檔案載入 Delt.AI。

2. 建立初始多邊形：於首幀畫面中，透過點選或邊界框方式手動圍繞物件建立多邊形。

3. 指派追蹤ID：為每個物件分配唯一追蹤ID，確保跨幀一致性。

4. 跳轉至後續畫面：移至物體發生位移或變化的畫面。

5. 調整多邊形：重新調整多邊形以符合物體的新形狀與位置。

6. 選擇插值追蹤：選取兩個已標註的物件，右鍵點擊並選擇「插值追蹤」。

7. 選擇 SAM 插值法：於對話框中選取「SAM 插值法」作為處理方式。

Delt.AI 將對關鍵幀間的分割結果進行插值處理。追蹤品質取決於關鍵幀標註的精確度。

Delt.AI 定價與訂閱方案

了解 Delt.AI 定價

Delt.AI 提供靈活定價方案，適用於個人研究者至企業團隊。方案依使用者數量、資料量及功能存取權限劃分。

1. 免費方案：新用戶可透過免費方案探索基礎功能，適用於小型專案或教育用途。此方案可能限制標註量與進階功能。

2. 訂閱方案：專業訂閱方案滿足不同需求：

   • 基礎/標準方案：適用於小型團隊及個人專業人士。
   • 專業版：適用於具複雜標註需求的中型團隊。
   • 企業方案：為高量需求的大型組織提供客製化解決方案。

3. 客製化定價：企業客戶可獲得專屬方案，包含特定功能、專用基礎設施及個人化支援服務。

Delt.AI

優點

缺點

優點

無縫整合「分段萬用模型」(SAM)。

直覺式使用者介面，操作簡便。

提供全面的影像與影片標註功能。

強大的多邊形強化與精修工具。

團隊專案協作功能。

缺點

效能表現因硬體配置與影像複雜度而異。

針對特定資料集，SAM 的準確度可能低於專用模型。

零樣本能力可能不足以應對高度細微的任務。

可能存在光線不足、遮蔽或雜訊等影像問題。

Delt.AI 影像分割核心功能

關鍵分割能力

Delt.AI 配備強大的影像與影片分割功能，主要亮點包括：

1. 整合「萬物分割模型」(SAM)：

   • 零樣本分割能力。
   • 簡易整合與模型選擇。
   • 精修現有多邊形以提升準確度。

2. 互動式分割工具：

   • 直觀點擊式介面。
   • 邊界框創建功能，實現快速物件選取。
   • 移除工具可排除不需要的區域。

3. 影片標註功能：

   • 插值追蹤實現自動化畫面分割。
   • 物件追蹤搭配唯一識別碼。
   • 由 SAM 驅動的影片工作流程。

4. 使用者友善介面：

   • 簡潔直觀的設計。
   • 可自訂工具列與視覺化設定。
   • 簡易導覽與專案管理。

5. 協作功能：

   • 團隊帳戶促進協作作業。
   • 基於角色的存取控制。
   • 註解審閱與核准工作流程。

應用案例：將 Delt.AI 的「分割任何事物」技術應用於真實世界情境

跨產業多元應用

Delt.AI 與 Segment Anything 是適用於各產業的多元工具。主要應用場景包括：

1. 自動駕駛：

   • 為自動駕駛演算法標註道路場景。
   • 分割車輛、行人、標誌與車道標線。
   • 為感知模型建立數據集。

2. 醫學影像：

   • 分割器官、腫瘤及解剖結構。
   • 輔助診斷與治療規劃。
   • 生成醫療人工智慧的訓練數據。

3. 零售與電子商務：

   • 進行產品分割以實現視覺搜尋與辨識。
   • 自動化圖像標註與分類。
   • 強化產品推薦與顧客體驗。

4. 農業領域：

   • 在航拍影像中區分農作物與雜草。
   • 監測作物健康狀態並識別問題。
   • 優化灌溉與施肥方案。

5. 機器人技術：

   • 訓練機器人感知環境並與之互動。
   • 物體分割以實現抓取與操作。
   • 開發適用於製造、物流及醫療領域的AI機器人。

關於 Delt.AI 與 Segment Anything 的常見問題

何謂「全景分割模型」(SAM)？

「全物體分割模型」（SAM）是Meta AI開發的人工智慧模型，能執行零樣本圖像分割任務，無需特定訓練資料即可識別並分割物體。

如何在 Delt.AI 中安裝 SAM？

開啟模型探索器，篩選 SAM 模型並下載檢查點即可安裝。請確認介面中顯示 SAM 工具列。

能否在 Delt.AI 中使用 SAM 強化現有多邊形？

可以。右鍵點擊多邊形並選擇「增強多邊形」，SAM將自動優化邊界以更貼合物體輪廓。

Delt.AI 是否支援透過 SAM 進行影片標註？

是的，Delt.AI 透過插值追蹤技術支援影片標註功能，能自動化跨幀分割作業，大幅減少人工處理工作量。

Delt.AI 是否適合團隊協作？

是的，Delt.AI 具備團隊帳戶、基於角色的權限設定及標註審核流程等協作功能。

關於 AI 驅動影像分割的相關問題

運用 AI 進行影像分割有何優勢？

相較於傳統方法，AI驅動的影像分割技術具備速度快、精準度高及減少人工操作等優勢。如SAM等模型能自動化處理複雜任務，讓使用者專注於分析工作。AI技術確保結果一致且客觀，有效降低人為錯誤與偏見。此外，AI模型可持續優化以提升長期效能。

全景分割模型（SAM）存在哪些限制？

SAM存在若干限制：其效能會受影像複雜度、畫質、光照、遮蔽或雜訊影響；作為通用模型，在特定資料集上可能不如專用模型精準；零樣本能力可能無法處理高度細微的任務，需經微調；且運算需求極高，需配備強大硬體方能實現即時應用。

Delt.AI 與其他圖像標註工具相比如何？

Delt.AI憑藉無縫整合SAM技術、直覺化介面及全面功能脫穎而出。雖有其他工具具備類似功能，但Delt.AI的SAM支援提供零訓練分割與多邊形強化優勢。其在影片標註領域表現卓越，具備強大的追蹤能力，加上協作功能與可自訂工作流程，使其成為團隊專案的理想選擇。