定义常量 我们还可以定义一些在所有细分应用程序中都不会改变的元素: sam_checkpoint = “path/to/ckpt.pth” “path/to/ckpt.pth” model_type = “vit_h” device = “cuda” sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device) 加载数据集 在本教程中,我们将使用来自 Goo...
sam_checkpoint = "./sam_vit_b_01ec64.pth" model_type = "vit_b" device = "cuda" # or "cuda" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) """ for epoch in range(epoches): # 加载符合模型数据集标准的数据:每一次输入是一个列表,每一项是一...
pip install -q "segment_anything" "gradio>=3.25" 有几个SAM checkpoint可供下载。在本次代码示例中,我们将使用基于vit_b的模型,但模型加载方法通用,也适用于其他SAM模型。将下面模型URL、保存checkpoint的路径和模型类型设置为对应的SAM模型checkpoint,然后使用SAM_model_registry加载模型。 import sys sys.path.ap...
def build_sam_vit_b(checkpoint=None): return _build_sam( encoder_embed_dim=768, encoder_depth=12, encoder_num_heads=12, encoder_global_attn_indexes=[2, 5, 8, 11], checkpoint=checkpoint, ) sam_model_registry = { "default": build_sam_vit_h, "vit_h": build_sam_vit_h, "vit_l"...
sam_checkpoint="model_save/sam_vit_b_01ec64.pth"# sam_checkpoint="model_save/sam_vit_h_4b8939.pth"# sam_checkpoint="model_save/sam_vit_l_0b3195.pth"# 模型类型 model_type="vit_b"# model_type="vit_h"# model_type="vit_l"device="cuda"sam=sam_model_registry[model_type](checkpoin...
sam_checkpoint_file=./sam_vit_b_01ec64.pth \ out_mask=True \ out_bbox=True \ device=cuda:0 \ #device=cuda:0 为使用 GPU 推理,如果使用 cpu 推理,将 cuda:0 替换为 cpu #out_poly=True 返回外接多边形的标注 image 此时,SAM 后端...
sam_checkpoint = "./models/sam_vit_b_01ec64.pth" model_type = "vit_b" device = "cpu" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) predictor.set_image(image) ...
sam_checkpoint = 'sam_vit_h_4b8939.pth' sam_predictor = SamPredictor(build_sam(checkpoint=sam_checkpoint).to(device)) 这里我们使用与训练的 vit_h 模型,下面就是扩散模型了: sd_pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained( "stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting", ...
sam_checkpoint_file=./sam_vit_b_01ec64.pth \ out_mask=True \ out_bbox=True \ device=cuda:0\ # device=cuda:0为使用GPU推理,如果使用 cpu 推理,将 cuda:0替换为 cpu # out_poly=True 返回外接多边形的标注 PS: 在 Windows 环境中,在 Anaconda Powershell Prompt 输入以下内容等价于上方的输入...
https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2?tab=readme-ov-file#download-checkpoints 可以从几个与模型中选择。这里为了方便则使用小型模型,因为它训练速度最快。 训练数据 下一步是下载用于微调模型的数据集。我们将使用LabPics1数据集来分割材料和液体。你可以从以下URL下载数据集: ...