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...
***2023年07月25日16:05:00*** sam学习让人焦虑,很多参数概念不懂,无法领略全局,就像盲人摸象,边摸边想象,难受 SamAutomaticMaskGenerator
可以是’binary_mask’, ‘uncompressed_rle’, 或者’coco_rle’。coco_rle’需要pycocotools。对于大的分辨率,'binary_mask’可能会消耗大量的内存。 SamAutomaticMaskGenerator()函数的参数默认值: model: Sam, points_per_side: Optional[int] = 32, points_per_batch: int = 64, pred_iou_thresh: float ...
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...
point_coords : 用于生成该mask的point输入 stability_score : mask质量的附加指标 crop_box : 用于以XYWH格式生成此遮罩的图像裁剪 在自动掩模生成中有几个可调参数,用于控制采样点的密度以及去除低质量或重复掩模的阈值。此外,SamAutomaticMaskGenerator可以自动在图像上切片运行,以提高较小对象的性能,可以通过后处理去...
通过调整SamAutomaticMaskGenerator函数的相应参数后,可以发现:相比于默认参数,这个示例分割的结果更加细致了,例如:盆子里面的不同区域等都被独立分割出来了。 SamAutomaticMaskGenerator()参数详细说明: model (Sam):用于掩膜预测的SAM模型。 points_per_side (int or None): 沿着图像一侧采样的点的数量。点的总数是...
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...
在这一步中我们可以参考官网给出的推理过程,也可以参考其他各大博主发布的推理过程,这里我们定义函数加载mobile_sam模型并获取mask输出值: ini 复制代码 from mobile_sam import SamAutomaticMaskGenerator, sam_model_registrydef load_mask():model_type = "vit_t"sam_checkpoint = "./weights/mobile_sam...
from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator def matplotlib_plot_sam_masks(masks,alpha=0.35): # 使用matplotlib绘制Sam的masks掩码 for mask in masks: mask_segmentation = mask['segmentation'] * alpha # 获取mask
from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor sam_checkpoint = "/content/yolov9/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) predictor = SamPredictor(sam) ...