EfficientSAM-Ti（OpenCV） 完全指南：原理、TigerPro 接入、代碼實戰與落地案例（efficient-sam）系列：TigerPro AI 模型手冊（1/110）· 分類：交互分割你能帶走什么：原理邊界、規格表、完整接入步驟、可運行代碼、雙案例、調參表、避坑與驗收清單。適用讀者：CV_PyhonVue_Tigerpro 研發 / 實施 / 算法聯調同學。github地址:Tiger AI Plateform項目采用Apache License 2.0開源協議發布；請合法合規使用；github地址：https://github.com/5758703/文章目錄EfficientSAM-Ti（OpenCV） 完全指南：原理、TigerPro 接入、代碼實戰與落地案例（`efficient-sam`）1. 開篇：這個模型解決什么問題1.1 任務定位：interactive-segmentation1.2 為什么要單獨成文1.3 適合用 / 不適合用2. 模型名片與能力邊界2.1 規格速查表2.2 輸入輸出約定（實施視角）2.3 資源與性能預期（經驗區間，需本機實測）3. 在 TigerPro 架構中的位置3.1 與同分類模型的關系3.2 和平臺其它模塊怎么接線4. 使用教程：從零跑通到可驗收4.1 準備權重（最容易翻車的一步）4.2 業務頁操作清單4.3 列出并校驗模型（必跑）4.4 業務調用示例4.5 命令行與前端選型4.6 推薦調參表5. 落地案例（可照著做）5.1 主案例：高效 SAM5.2 對照案例：同場景換模型會怎樣5.3 驗收表（復制到飛書/表格）6. 優缺點、風險與替代7. 避坑清單（排障優先級）8. 工程化建議與監控8.1 部署檢查清單8.2 日常觀察8.3 安全與合規9. 常見問題 FAQ10. 文末互動11. 下篇預告12. 參考資料附錄補強 1：落地時的溝通話術與分工附錄補強 2：落地時的溝通話術與分工附錄補強 3：落地時的溝通話術與分工附錄補強 4：落地時的溝通話術與分工附錄補強 5：落地時的溝通話術與分工附錄補強 6：落地時的溝通話術與分工1. 開篇：這個模型解決什么問題EfficientSAM-Ti（OpenCV） 已在 TigerPro（CV_PyhonVue_Tigerpro）模型管理中登記，可通過 modelKey=efficient-sam選用。一句話記憶：EfficientSAM-Ti（OpenCV）的modelKey是efficient-sam，任務是interactive-segmentation（interactive-segmentation），前端主要在圖像分割（/ai/segment），典型場景是「高效 SAM」。1.1 任務定位：interactive-segmentationEfficientSAM-Ti（OpenCV）在 TigerPro 中登記為任務interactive-segmentation（interactive-segmentation）。平臺統一用 AiModel 管理權重與狀態，業務頁通過 modelKey/modelId 選擇推理后端。上線前必須完成：權重綁定 → 頁面冒煙 → 真實樣本驗收 → 監控指標觀察。1.2 為什么要單獨成文模型目錄超過百個后，最大成本不是「會不會調 API」，而是「選錯模型、綁錯權重、頁面對不上 task」。本篇把該模型的邊界、入口、代碼、案例與坑寫全，方便實施同學按 checklist 落地。1.3 適合用 / 不適合用更適合不太適合業務明確需要 interactive-segmentation，且已有或可采集對應樣本期望「一個模型包打天下」跨任務硬套能接受本地權重部署與 TigerPro 頁面選型權重無法落地、只能純云端且無替代接口需要與告警/追蹤/MTMC/OCR 等模塊組合只要一次性演示、不愿做驗收與監控選型時把efficient-sam放進「候選短名單」，用同一批樣本對比同分類相鄰模型的延遲與誤差，再鎖生產版本。2. 模型名片與能力邊界2.1 規格速查表項內容顯示名稱EfficientSAM-Ti（OpenCV）modelKeyefficient-sam業務分類交互分割任務類型interactive-segmentation（interactive-segmentation）推理框架/庫opencv-sam版本標簽2025april登記來源seed:_ensure_ai_model權重相對路徑uploads/models/efficient-sam前端入口圖像分割 →/ai/segment上游地址https://huggingface.co/opencv/image_segmentation_efficientsam2.2 輸入輸出約定（實施視角）維度說明輸入按任務可能是圖片/視頻幀/音頻/文本；頁面/ai/segment決定表單字段輸出框/掩碼/關鍵點/向量/文本/音頻等；最終以后端 JSON 或文件流為準狀態AiModel.status 啟用 + file_path 非空才可穩定推理失敗表現400/空列表/回退模型/日志 traceback，優先查權重與 task2.3 資源與性能預期（經驗區間，需本機實測）環境預期建議筆記本 CPU可冒煙，延遲可能數百毫秒到數秒降分辨率/降 FPS/用 nano 或量化服務器多核 CPU可小并發限流 + 隊列GPU視頻與大批量更舒服注意顯存與多模型爭用3. 在 TigerPro 架構中的位置TigerPro 的模型不是散落腳本，而是「登記 → 綁定權重 → 業務頁選擇 → services 推理 → 展示/告警/入庫」。本模型efficient-sam同樣走這條鏈路。理解位置，才能在監控墻、MTMC、告警之間排障。