项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 下载SAM模型: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth # cd到项目2的主目录下 python helpers\extract_embeddings....
1.下载项目 项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 下载SAM模型: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth # cd到项目2的主目录下 python helpers\extract_embeddings.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939...
项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 下载SAM模型: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth # cd到项目2的主目录下 python helpers\extract_embeddings.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --dat...
首先,我们需要安装SAM的demo。可以通过在终端中输入以下命令来安装: pip install segmentanything-demo 安装完成后,我们可以运行SAM的demo。在终端中输入以下命令: python -m segmentanything.demo.main 这将启动一个可视化界面,我们可以上传一张图片,并使用SAM对其进行语义分割。在界面中,我们可以看到一个图像窗口和一...
(checkpoint="/segment-anything/sam_vit_h_4b8939.pth")#sam_vit_h_4b8939.pth 是预训练的默认权重,需要单独下载sam.to(device=device)mask_generator=SamAutomaticMaskGenerator(sam)defshow_anns(anns):iflen(anns)==0:returnsorted_anns=sorted(anns,key=(lambdax:x['area']),reverse=True)ax=plt.gca...
一、Grounded Segment Anything 的概述 1. Grounded Segment Anything 是什么? 功能:根据用户输入的自然语言描述,对目标图像中的特定区域进行分割或画框。 优势:无需训练,快速部署;结合 SAM 模型的强大分割能力,能够识别并精准定位任意目标。 二、环境配置
ISAT_with_segment_anything 一款基于SAM的交互式半自动图像分割标注工具 [中文][English] 集成segment anything及bf16模式,实现低显存图片分割快速标注。 演示视频:bilibili 软件特点及安装 请查阅我们最新的中文文档 Star History 请给该项目一个star,您的点赞就是对我最大的支持与鼓励...
AI视频抠图基于segment anything(SAM2.1模型)使用教程, 视频播放量 1569、弹幕量 0、点赞数 14、投硬币枚数 5、收藏人数 31、转发人数 2, 视频作者 AI技术大本营, 作者简介 资源下载地址aibl.vip,相关视频:Segment Anything图片精准抠图工具、AI图片抠图重绘整合包下载地
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth 数据集结构 把你的数据放在同一个图片文件夹(dataset_path/images)中,后续会自动处理提取 embeddings 特征并保存为 npy 后缀的文件。 /dataset_path /images xxx.jpg/png /embeddings xxx.npy 提取embeddings python helpers/extract_...
在本文中,我们将介绍如何在1小时内学会使用Segment Anything Model(SAM)进行遥感影像分割。首先,我们需要设置一些环境变量,然后导入必要的库。接下来,我们将创建一个地图,并添加底图。用户可以在地图上绘制感兴趣的区域,然后下载样本图像。接着,我们将初始化SAM类,并自动生成掩码。最后,我们将展示对象注释,并将注释叠加...