2.2.GroundingDINO+SAM的简单使用 2.3.GroundingDINO+SAM-HQ的简单使用 2.4.RAM+GroundingDINO+SAM的简单使用 后续还有一些其他项目:本篇文章主要对Grounded-SAM项目的部署以及使用进行讲解,目的是使读者可以直接参考文档去使用Grounded-SAM,而无需再去参考Github一步步自己去分析尝试(也算是
# 选择一个框(以第一个为例)selected_box=boxes[0]# 使用 SAM 分割框内区域masks,_,_=sam_predictor.predict(box=np.array(selected_box),multimask_output=False)# 显示分割结果plt.figure(figsize=(10,10))plt.imshow(image_np)plt.imshow(masks[0],alpha=0.5,cmap="jet")# 叠加掩码plt.axis("off"...
Grounded-SAM的想法其实很简单,但是整个思路非常的make sense,就是基于SAM condition on Box出Mask这个非常优秀的性质上,结合一个Zero-Shot Detector,就可以Detect And Segment Everything了,这样让我们看到了半自动标注的一些希望,如果能再结合上Stable-Diffusion等,就可以作为一个数据工厂去生产数据了,都是有非常好的...
就在SAM发布后一天,国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。 注:项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的 Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Di 新智元 2023/05/09 7590 使用腾讯云云服务器CVM玩转isaac sim GPU 云服务器腾讯技术创作特训营S11#重启人生云服务器 本文主要描述如何使用腾讯云...
1.3 使用pip进行安装 (1)安装segment_anything: python -m pip install -e segment_anything 参考: 【图像分割】Meta分割一切(SAM)模型环境配置和使用教程_Father_of_Python的博客-CSDN博客 (2)安装GroundingDINO: 在第1部分中下载好的目录下运行 注意:如果pip安装GroundingDIN失败,大概率电脑的C++有问题或者版本过...
Grounded-SAM:赋予机器智慧之眼,检测即分割,文字重塑AI描绘,驾驭万千图像分割可能 - 精选真开源,释放新价值。 概览 在数字化时代,图像处理技术的进步为我们打开了新世界的大门。GitHub上的开源项目"Grounded-Segment-Anything"正是这一进步的杰出代表。该项目致力于将先进的计算机视觉和自然语言处理技术结合起来,实现前...