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电商视频分析实战：用SAM3快速实现商品目标分割

1. 引言

在电商直播和商品展示视频中，如何快速、精准地识别并分割出特定商品，已成为提升用户体验和优化推荐系统的关键技术。传统的图像分割方法往往需要大量标注数据和复杂的训练流程，难以适应电商场景中商品种类繁多、变化频繁的特点。

随着基础模型的发展，SAM3（Segment Anything Model 3）的出现为这一问题提供了全新的解决方案。作为Meta推出的第三代可提示分割模型，SAM3不仅支持图像分割，更在视频处理方面进行了专门优化，能够通过简单的文本或点提示，实现对视频中指定目标的精确分割与跨帧跟踪。

本文将围绕“电商视频分析”这一典型应用场景，详细介绍如何利用CSDN星图镜像广场提供的「SAM 3 图像和视频识别分割」镜像，快速部署并实现商品目标的自动化分割。我们将从环境准备到实际操作，涵盖文本提示、点提示、目标添加/移除等核心功能，帮助开发者和算法工程师高效落地该技术。

2. SAM3模型简介与核心能力

2.1 模型概述

SAM3 是 Facebook 推出的一个统一的基础模型，专用于图像和视频中的可提示分割（Promptable Segmentation）。它能够在无需重新训练的情况下，根据用户提供的提示信息（如文本、点、框、掩码），自动完成目标检测、分割与跟踪任务。

官方链接：https://huggingface.co/facebook/sam3

其最大优势在于：

• 零样本泛化能力：无需针对特定类别进行训练即可识别新对象；
• 多模态提示支持：支持文本、点、框、掩码等多种输入方式；
• 视频时序一致性：具备强大的跨帧目标跟踪能力，确保分割结果在时间维度上的连贯性；
• 开箱即用：配合预置镜像可实现分钟级部署，极大降低使用门槛。

2.2 在电商场景中的应用价值

在电商视频内容分析中，常见需求包括：

• 自动提取主推商品区域用于放大展示；
• 分离背景与前景以生成透明图或虚拟试穿素材；
• 跟踪多个商品在整个视频中的出现轨迹；
• 结合OCR识别标签后进一步做结构化信息抽取。

SAM3 正好可以满足上述所有需求。例如，只需输入"red dress"或在画面中点击一次目标位置，模型即可自动分割出该商品，并在整个视频中持续跟踪其轮廓，输出高精度的掩码和边界框。

3. 部署与环境准备

3.1 使用CSDN星图镜像快速部署

为了简化部署流程，我们推荐使用 CSDN 星图镜像广场提供的「SAM 3 图像和视频识别分割」镜像，该镜像已集成完整依赖环境和Web交互界面，支持一键启动。

部署步骤如下：

1. 访问 CSDN星图镜像广场；
2. 搜索SAM 3 图像和视频识别分割镜像并创建实例；
3. 等待约3分钟，系统自动加载模型并启动服务；
4. 启动完成后，点击右侧 Web 图标进入可视化操作界面。

⚠️ 注意：若页面显示“服务正在启动中...”，请耐心等待几分钟，直至模型完全加载完毕。

3.2 Web界面功能概览

进入系统后，您将看到简洁直观的操作界面：

• 支持上传图片或视频文件；
• 输入英文名称（如"book","rabbit"）作为文本提示；
• 系统自动执行分割并实时返回带掩码和边框的可视化结果；
• 提供示例一键体验功能，便于快速验证效果。

图：图像分割效果

图：视频分割与跟踪效果

该镜像已于2026年1月13日完成系统验证，运行稳定，结果准确。

4. 实战案例：电商商品视频目标分割

接下来，我们将以一段电商卧室家具展示视频为例，演示如何使用 SAM3 完成商品目标的精准分割与动态调整。

4.1 视频预处理：帧序列提取

虽然镜像支持直接上传视频，但在复杂控制场景下，通常需要先将视频拆分为帧序列以便逐帧操作。

使用ffmpeg工具将原始视频转为图像序列：

SOURCE_VIDEO="assets/videos/bedroom.mp4" OUTPUT_DIR="output_frames" mkdir -p $OUTPUT_DIR ffmpeg -i $SOURCE_VIDEO -q:v 2 -start_number 0 $OUTPUT_DIR/%05d.jpg

此命令会将视频每一帧保存为 JPEG 格式，命名格式为00000.jpg,00001.jpg...，便于后续按索引访问。

4.2 初始化视频处理会话

在调用模型前，需先建立一个会话（session），用于管理视频状态和上下文信息。

response = predictor.handle_request( request=dict( type="start_session", resource_path=SOURCE_VIDEO, ) ) session_id = response["session_id"]

🔁 若需重置会话（如更换视频或清除历史状态），可调用：

_ = predictor.handle_request( request=dict(type="reset_session", session_id=session_id) )

5. 方法一：使用文本提示分割商品目标

最简单的方式是通过文本提示让模型自动识别并分割指定类别的商品。

假设我们要提取视频中所有的“人”（person），可在第0帧添加文本提示：

prompt_text_str = "person" frame_idx = 0 response = predictor.handle_request( request=dict( type="add_prompt", session_id=session_id, frame_index=frame_idx, text=prompt_text_str, ) ) out = response["outputs"]

随后调用传播函数，在整个视频范围内进行目标跟踪：

def propagate_in_video(predictor, session_id): outputs_per_frame = {} for response in predictor.handle_stream_request( request=dict(type="propagate_in_video", session_id=session_id) ): outputs_per_frame[response["frame_index"]] = response["outputs"] return outputs_per_frame outputs_per_frame = propagate_in_video(predictor, session_id)

最终可通过可视化工具查看每60帧的分割结果：

from sam3.visualization_utils import visualize_formatted_frame_output from sam3.visualization_utils import prepare_masks_for_visualization outputs_vis = prepare_masks_for_visualization(outputs_per_frame) vis_frame_stride = 60 for idx in range(0, len(outputs_vis), vis_frame_stride): visualize_formatted_frame_output( idx, video_frames_for_vis, outputs_list=[outputs_vis], titles=["SAM3 Dense Tracking Output"], figsize=(6, 4), )

此时模型已成功跟踪视频中所有“person”实例，并赋予唯一ID（如ID=1对应小女孩）。

6. 动态调整：移除不需要的目标

在实际应用中，并非所有被识别的目标都需要保留。例如，我们只想关注主要讲解者，而忽略其他无关人物。

此时可通过remove_object接口移除指定ID的目标：

obj_id = 1 # 小女孩的ID _ = predictor.handle_request( request=dict( type="remove_object", session_id=session_id, obj_id=obj_id, ) ) # 重新传播以更新结果 outputs_per_frame = propagate_in_video(predictor, session_id) outputs_vis = prepare_masks_for_visualization(outputs_per_frame)

再次可视化可见，原ID=1的目标已被成功剔除，仅保留其余感兴趣的对象。

7. 方法二：使用点提示添加特定商品

除了文本提示，SAM3 还支持更精细的点提示（Point Prompt），适用于无法用通用类别描述的商品。

例如，我们希望重新添加之前移除的小女孩，但仅聚焦于她的上衣部分。可以在第一帧指定一个正样本点：

sample_img = Image.fromarray(load_frame(video_frames_for_vis[0])) IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT = sample_img.size frame_idx = 0 obj_id = 1 points_abs = np.array([[406, 170]]) # 上衣区域中心点 labels = np.array([1]) # 1表示正样本 points_tensor = torch.tensor( abs_to_rel_coords(points_abs, IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, coord_type="point"), dtype=torch.float32, ) labels_tensor = torch.tensor(labels, dtype=torch.int32) _ = predictor.handle_request( request=dict( type="add_prompt", session_id=session_id, frame_index=frame_idx, points=points_tensor, point_labels=labels_tensor, obj_id=obj_id, ) )

模型将据此生成更精确的初始掩码，并在后续帧中持续跟踪该区域。

8. 方法三：结合正负样本实现精细分割

为进一步提升分割精度，可引入负样本点排除干扰区域。例如，我们不希望包含头部和腿部，只保留上衣。

points_abs = np.array([ [421, 155], # 正样本：衣服中心 [420, 202], # 负样本：腿部 [400, 107], # 负样本：脸部 ]) labels = np.array([1, 0, 0]) # 1:正，0:负 points_tensor = torch.tensor( abs_to_rel_coords(points_abs, IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT, coord_type="point"), dtype=torch.float32, ) labels_tensor = torch.tensor(labels, dtype=torch.int32) _ = predictor.handle_request( request=dict( type="add_prompt", session_id=session_id, frame_index=frame_idx, points=points_tensor, point_labels=labels_tensor, obj_id=obj_id, ) )

经过调整后，模型输出的掩码将严格限定在衣物区域，显著提升后续裁剪、推荐或AR试穿的效果质量。

9. 总结

SAM3 凭借其强大的可提示分割能力和出色的视频时序建模性能，为电商视频内容分析提供了前所未有的便利。通过本文介绍的实战流程，您可以：

• 快速部署基于 CSDN 星图镜像的 SAM3 服务；
• 使用文本提示实现商品类别的自动识别与跟踪；
• 利用点提示机制完成细粒度区域控制；
• 动态添加或移除目标，灵活应对复杂场景；
• 构建端到端的电商视频智能分析 pipeline。

无论是用于自动生成商品切片图、构建个性化推荐素材，还是辅助直播内容理解，SAM3 都展现出极高的实用价值和扩展潜力。

未来，结合大语言模型（LLM）解析脚本语义，再由 SAM3 执行视觉定位，有望实现真正意义上的“语义驱动视觉分析”，推动智能电商迈向新高度。

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