python -m pip install -e segment_anything:这个命令尝试以可编辑模式安装名为segment_anything的包。但是,如果segment_anything不是一个本地项目或Git仓库的路径,并且也不在PyPI上,这个命令将会失败。 正确的命令(对于本地项目)应该是python -m pip install -e .(在项目根目录下执行)。验证...
numpy==1.26.4 pillow==10.4.0 matplotlib==3.8.0 Scipy==1.12.0 scikit_image==0.20.0 opencv-contrib-python==4.8.1.78 pymatting==1.1.12 segment_anything==1.0 timm==0.6.13 addict==2.4.0 yapf==0.40.2 colour-science==0.4.4 wget==3.2 mediapipe==0.10.7 loguru==0.7.2 typer_config==1.4....
COPY . /home/appuser/Grounded-Segment-Anything/ RUNapt-get update&& apt-get install --no-install-recommends wget ffmpeg=7:* \ libsm6=2:* libxext6=2:* git=1:* nano=2.* \ vim=2:* -y \ && apt-get clean &&apt-get autoremove&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /home/appus...
facebookresearch/segment-anythinghttps://github.com/facebookresearch/segment-anything Stars:42.4kLicense:Apache-2.0 segment-anything 是一个用于运行 SegmentAnything Model (SAM) 推理的代码库,提供了训练模型检查点的下载链接以及展示如何使用该模型的示例笔记本。
"segment_anything": "segment-anything", "timm==0.6.5": "timm","timm>=0.4.12": "timm", "transformers==4.26.1": "transformers" } 0 comments on commit 56cfbf6 Please sign in to comment. Footer © 2025 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status Docs Contact Manage...
在使用 pip 命令下载 Python 包时,可以通过设置 pip 的镜像源为清华镜像来加快下载速度。 以下是如何设置清华镜像源的步骤: 打开终端或命令行窗口 执行以下命令添加清华镜像源: pip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
近期基础模型(如GPT-4和LLaMA)的进展引起了广泛关注,因为它们在zero-shot学习场景中表现出色。类似地,在视觉学习领域,诸如Grounding DINO和Segment Anything Model(SAM)的模型在开放集检测和实例分割任务中取得了显著的进展。关注遥感领域,其中的图像与传统场景中的图像明显不同。本文开发了一个利用多个基础模型的pipline...
...支持现代操作系统(Windows、macOS、Linux 和 BSD) 提供高分辨率和更多功能 包括原始游戏的图形、声音和其他数据 具有自定义关卡和任务、全高清支持、缩放等新功能 可以制作自己的地图和关卡...License: Apache-2.0 segment-anything 是一个用于运行 SegmentAnything Model (SAM) 推理的代码库,提供了训练模型检查点...
源码#计算机毕业设计#毕设#python#毕业设计#计算机毕业论文#计算机视觉#机器学习#深度学习#人工 02:31 第七课 Matlab 利用图像颜色特征目标识别提取聚类分割 #Matlab #图像识别 #颜色特征 04:48 第1集:节约百分之99的标注时间,完全免费,算法工程师狂喜,labelme-with-segment-anything #ai教程 #编程 #标注工具 #...
Include inputs from Segment Anything DOCKER SUPPORT COMING TO YAYYYY Acknowledgment A huge thank you toCamendurufor developing the awesome MiniGPT-4 Colab, which has served as the foundation for most of this work. Huge thanks torafraffor making the features what they are. This project is prima...