"lang-segment-anything" 是一个基于文本的物体分割任务,它旨在通过分析给定文本中的词汇和语法结构来识别图像中的物体。这种技术通常用于计算机视觉领域,特别是在处理自然语言描述的场景中。 在执行此任务时,系统首先需要理解输入文本的含义。这通常涉及到自然语言处理(NLP)技术,如词嵌入、句法分析和语义角色标注。接...
git clone https://github.com/luca-medeiros/lang-segment-anything&&cdlang-segment-anything docker build --tag lang-segment-anything:latest.docker run --gpus all -p 8000:8000 lang-segment-anything:latest Usage To run the gradio APP: python app.pyAnd openhttp://0.0.0.0:8000/gradio ...
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langsegmentanything.zip La**之后上传10.53 MB文件格式zip SAM with text prompt (0)踩踩(0) 所需:1积分 Option_Trend 2025-04-02 00:00:16 积分:1 stock-ai-pc 2025-04-02 00:00:54 积分:1 DSPCourseDesign 2025-04-02 00:07:08 积分:1...
创建虚拟环境python3.7以上 安装torch并git源码https://github.com/luca-medeiros/lang-segment-anything.git 到有pyproject.toml的目录下,pip install -e . 手动git并复制segment-anythin;groudingdino到主文件下 建立demo.py并补全缺失的包,内容如下 from lang_sam import LangSAM ...
层次语义学习：LangSplat利用Segment Anything Model（SAM）学习层次语义，解决了三维语义场的边界模糊问题。3D语义高斯泼溅：LangSplat引入了一种新的技术，即3D高斯泼溅，它使用包含语义特征嵌入的3D高斯来表示3D场景。这种方法比NeRF-based的方法渲染过程更快。特定场景的语义自编码器：为了缓解高维语义特征嵌入导致的内存...
层次语义学习:LangSplat利用Segment Anything Model(SAM)学习层次语义,解决了三维语义场的边界模糊问题。 3D语义高斯泼溅:LangSplat引入了一种新的技术,即3D高斯泼溅,它使用包含语义特征嵌入的3D高斯来表示3D场景。这种方法比NeRF-based的方法渲染过程更快。
LangSplat 为了形成 3D 语言场，使用 Meta 的“分段任意模型”（Segment Anything Model）从场景的多幅图像中学习分层语义。具体来说，图像会被分解成边界清晰的不同物体掩码，而物体又会被进一步分解成整体、部分和子部分。然后，CLIP 对学习到的遮罩进行处理，其嵌入会训练一个自动编码器，然后用于训练 LangSplat ...
层次语义学习:LangSplat利用Segment Anything Model(SAM)学习层次语义,解决了三维语义场的边界模糊问题。 3D语义高斯泼溅:LangSplat引入了一种新的技术,即3D高斯泼溅,它使用包含语义特征嵌入的3D高斯来表示3D场景。这种方法比NeRF-based的方法渲染过程更快。 特定场景的语义自编码器:为了缓解高维语义特征嵌入导致的内存out...
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