SAM在线demo:https://segment-anything.com/demo SAM的一部分灵感是来源于NLP中的基座模型(Foundation Model),Foundation Model是OpenAI提出的一个概念,它指的是在超大量数据集上预训练过的大模型(如GPT系列、BERT),这些模型具有非常强大的 zero-shot 和 few-shot能力,结合prompt engineering和fine tuning等技术可以将...
首先,我们需要安装SAM的demo。可以通过在终端中输入以下命令来安装: pip install segmentanything-demo 安装完成后,我们可以运行SAM的demo。在终端中输入以下命令: python -m segmentanything.demo.main 这将启动一个可视化界面,我们可以上传一张图片,并使用SAM对其进行语义分割。在界面中,我们可以看到一个图像窗口和一...
或者是通过文本的形式进行提示来进行分割,这个部分demo中没有实现,具体可以参考论文。 OK,看到了上面的简单介绍之后,我们来对他的原理进行剖析。 首先,大模型兴起于NLP,自然语言处理领域。在自然语言处理中,有很多称为基础模型的模型,比如谷歌的BERT以及OpenAI的gpt,都是基础模型,这些基础模型输入是一段话,输出呢也是...
答案是肯定也可以,官方的Demo已经证实了,如下: 接下来就是看如何用代码实现了,如下: 因为标注了红色小花为北京区域,这里SAM直接分割出来的就是轮胎轮廓了,而不是整体了还是很不错的了。 点+框的组合都可以,那么如果想批量输入提示信息是否也是可以的呢?答案也是可以的,这里我们就看代码如何实现: 官方同样实现了更...
DEMO版：在主菜单屏幕中（在屏幕中可选择 单人模式（Single Player),试玩等），点击 Tilde键来激活控制台。输入下面代码，来产生相应效果：1.如果想看一系列可改变的变量列表，输入 “ListSymbols() ”2. 想改变敌人对你的伤害程度，如下：gam_afDamageStrength[模式代码]=(伤害值)模式:0 = Easy 1...
接下来来看实践代码,如下: 还是很不错的。 我这里之所以直接使用源码内置的数据,主要就是不想再麻烦去自己标注这些点或者是画框,本来就是为了演示实践功能的。 到此为止是不是觉得也就这样的,其实还有,单独提示输入点或者框都是可以完美分割的,那么同时输入点和框呢?答案是肯定也可以,官方的Demo已经证实了,如下: ...
请注意,上述代码假设你已经有了原始图片和对应的分割掩码。在实际应用中,你可能需要通过SAM Demo或其他方式生成这个掩码。
以上代码来源于官方的demo,自己修改了一部分。官方的源码只能简单的进行点/矩形输入,每次分割前都需要手动确定目标的图片坐标(x,y)。如果分割做成交互式的会更好,例如我点击图片中的某个点,它就分某个目标。 另外官方的demo并没有保存图片的函数,如果3S工作者或者其他有需要的领域,可能需要保存分割后的mask就需要...
提取码:7e5k--来自百度网盘超级会员V9的分享 样例数据 5. Web 版官方示例 这是meta 官方网站的 Web 版示例,在这些例子中可以使用鼠标点选、框选等方式向图像输入指示信息。且支持上传自己的图像作为数据。 https://segment-anything.com/demo 官方Web示例...