we prompt Segment Anything Model with grid-wise keypoints

在Segment Anything Model (SAM)中，你可以通过网格状的关键点prompt来引导模型进行更复杂的图像分割任务。这种prompt策略允许用户指定特定区域或兴趣点，以便模型仅关注这些关键点附近的图像部分。这与传统的单一全局预测不同，它能够实现局部或定制化的分割。

举个例子，如果你有预先定义好的一组关键点（如猫的面部特征），你可以这样操作[^1]:

# 假设我们有grid-wise keypoints表示猫的脸部位置
keypoints = [[x1, y1], [x2, y2], ...]

# 用这些关键点作为输入到prompt编码器
prompt_encoded = prompt_encoder(keypoints)

# 结合mask decoder和image encoder的输出
mask_prediction = mask_decoder(image_encoder(image), prompt_encoded)

# 这会返回每个关键点对应区域的分割结果

通过这种方式，模型能够在给定关键点的情况下，预测出相应区域的精确分割，这对于需要精细分割的任务非常有用，比如实例级别的分割或者物体的部分细节分析。