本文介绍了all-in-SAM流程，通过在整个AI开发工作流中使用SAM，无需手动提示，取代了在推理阶段使用提示的方法。实验证明，all-in-SAM在生物医学图像分割任务中表现优异，超越了最先进的方法，并且使用弱注释进行SAM微调的结果也具有竞争力。

本文介绍了all-in-SAM流程，通过在整个AI开发工作流中使用SAM，无需手动提示即可进行推理。该方法在生物医学图像分割任务中表现出色，超越了最先进的方法，并使用弱注释进行SAM微调的实验结果表明其性能具有竞争力。