SAM2 · Python · Computer Vision · Annotation · Windows · CUDA
專案概述
基於 Meta Segment Anything Model 2（SAM2）開發的 Windows 桌面標註應用程式。使用者透過點擊互動即可對影像目標產生分割遮罩，無需手動描邊。提供直接執行的封裝執行檔（.exe），也可從源碼以 PyInstaller 自行建置，產出 dist/SAM2_Annotation_Tool 可執行目錄。主要用於需要大量標註資料的電腦視覺研究場景。
核心功能
- 以點擊互動驅動 SAM2 零樣本（zero-shot）分割，快速生成目標遮罩
- 支援單張影像中多個目標區域連續標註
- 標註結果可匯出供後續訓練流程使用
- 提供封裝執行檔，不需另行建置 Python 環境即可啟動
- 支援多種 SAM2 模型大小（tiny / small / base_plus / large）以平衡速度與精度
快速開始
兩種安裝方式，先比較再往下看細節：方式一：使用封裝執行檔（建議一般使用者）
1
下載封裝版本
從 Release 頁面下載最新的
SAM2_Annotation_Tool.zip，解壓縮至任意目錄。2
執行應用程式
執行解壓縮資料夾中的
SAM2_Annotation_Tool.exe，直接進入標註介面，無需安裝 Python。方式二：從源碼建置（適合開發者）
1
安裝 Python 與 PyTorch（CUDA）
安裝 Python 3.9 以上版本，並以 CUDA wheel 安裝 PyTorch：
2
安裝其他依賴套件
3
複製 SAM2 儲存庫並安裝
4
下載模型權重
.pt 權重檔。5
執行封裝腳本
dist/SAM2_Annotation_Tool 目錄。注意事項
實際應用面
適合需要建立自訂影像分割資料集的研究情境，例如牛隻個體輪廓標註、農業場域目標區域標記，或任何需要快速產生像素級遮罩的電腦視覺任務。封裝版本讓非 Python 使用者也能直接參與標註作業，降低資料收集的門檻。相關連結
- GitHub：felimet/SAM2_Annotation_Tool
- SAM2 官方儲存庫：facebookresearch/sam2