samautomaticmaskgenerator参数 SAM自动口罩生成器(SAM Automatic Mask Generator)是一种创新型口罩生成设备,由SAM团队开发。该设备能够在极短的时间内生成高质量的口罩,大大提高了生产效率,并且降低了制造成本。其中,参数的设置对于该设备的输出效果至关重要。因此,本文将从SAM自动口罩生成器的参数设置方法与效果方面进行...
自动mask生成 要运行自动mask生成,将一个SAM模型提供给SamAutomaticMaskGenerator类。在下面设置SAM检查点的路径。建议在CUDA上运行并使用默认模型。 import syssys.path.append("..")from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictorsam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth"...
mask_generator_2 =SamAutomaticMaskGenerator( model=sam, points_per_side=32,#控制采样点的间隔,值越小,采样点越密集(这个有争议,我在测试时值越小,输出的mask数量越少)pred_iou_thresh=0.86,#mask的iou阈值stability_score_thresh=0.92,#mask的稳定性阈值crop_n_layers=1, crop_n_points_downscale_factor=...
给定一个样本(位于 的图像sample.filepath),我们可以通过使用 Pillow 读取图像并调用对象generate()的方法来生成掩模SamAutomaticMaskGenerator: 图像= np.array(PIL.Image.open(sample.filepath)) open (sample.filepath))mask= mask_generator.generate(image) 这些掩码包含 2D“分段”数组,但没有标签。如果我们也...
2.一键分割的SamAutomaticMaskGenerato参数调整与说明 调整SamAutomaticMaskGenerator函数相关的参数,可以得到不同尺度的分割结果,代码示例如下: mask_generator_2 = SamAutomaticMaskGenerator( model=sam, points_per_side=32, pred_iou_thresh=0.86, stability_score_thresh=0.92, ...
mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam) 接下来,我们使用generate()函数启动掩码生成: masks_generated = mask_generator.generate(image) 该函数为检测到的每个对象生成一个掩码以及其他数据。 SAM 实际上生成一组与其检测到的对象相关的信息(以字典形式)。
sam=sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)mask_generator=SamAutomaticMaskGenerator(sam) 非常好加载,基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上,"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型,也只需要...
mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(model=sam, # 用于掩膜预测的SAM模型 points_per_side=32, # 图像一侧的采样点数,总采样点数是一侧采样点数的平方,点数给的越多,分割越细 # points_per_batch=64, # 设置模型同时运行的点的数量。更高的数字可能会更快,但会使用更多的GPU内存 ...
刚开始遇到这个问题,去百度搜了下,很多都是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32,但是这个方案对于我的问题没有用,后又去了sam的官方github项目的issue板块,发现在设置推理参数时,将 points_per_batch设置为2即可,即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=2). ...
如上表 所示, 相比prompt-guided mask encoder只有 4M参数,ViT-based image encoder的参数量超过632M, 非常重量级,这使得部署SAM模型运行在移动设备端非常困难。因此,实现可移动地分割一切的关键在于保留SAM的所有功能和特性的前提下,用轻量级图像编码器取代官方中提供的重量级的ViT-based image encoder。