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# Clone the repository:git clone https://github.com/gaomingqi/Track-Anything.gitcd Track-Anything# Install dependencies:pip install -r requirements.txt# Run the Track-Anything gradio demo.python app.py --device cuda:0# python app.py --device cuda:0 --sam_model_type vit_b # for lower m...
最近中科院团队开源了FastSAM模型，能以50倍的速度达到与原始SAM相近的效果，并实现25FPS的实时推理。该成果在Github已经获得2.4K+次星标，在Twitter、PaperswithCode等平台也受到了广泛关注。相关论文预印本现已发表。以下内容由投稿者提供 视觉基础模型 SAM[1]在许多计算机视觉任务中产⽣了重⼤影响。它已经成为图...
代码链接:https://github.com/facebookresearch/mexma 自学习评估器 Meta 在 8 月发表了一篇题为《Self-Taught Evaluators》的论文,提出了自学习评估器,用于生成合成偏好数据来训练奖励模型,无需依赖人工标注。 论文链接:https:///abs/2408.02666 代码链接:https://github.com/facebookresearch/RAM/tree/main/proje...
项目地址:https://github.com/Zhang-Haojie/WeSAM 论文标题:Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 方法 方法介绍分为四个部分: Segment Anything 模型; 基于自训...
简短的回答是肯定的!SA-1B 数据集已作为研究目的开源发布。此外,根据 FAIR 对开放研究的承诺,MetaAI 发布了预训练模型(大小约为 2.4 GB)和 Apache 2.0(宽松许可)下的代码。它可以在 GitHub 上免费访问。还提供了训练数据集以及交互式演示 Web UI。
代码链接:https://github.com/ChaoningZhang/MobileSAM 目录 Faster Segment Anything(MobileSAM) 1. Introduction 2. Related work 3. Mobile-Friendly SAM 3.1 Background and Project Goal 3.2 Proposed Method 4 Experiments 4.1 Experimental Setup 4.2 MobileSAM performs on par with the orignal SAM ...
Code: github.com/gaomingqi/Tr 导读 近日,南方科技大学 VIP 实验室开源了一款基于 SAM 的跟踪模型——Track-Anything,可以轻松地对视频中感兴趣的目标进行标注、跟踪和一键隐藏。所见即所得,一键触发。先给大家展示一段Demo: 回到正题。本文主要介绍了一个新的计算机视觉算法模型Track Anything Model, TAM。该模型...
github 入门相关 今天把之前挖了很久的github填了一点,基本上会上传本地代码写一下步骤心得啥的。 下载安装注册先不说了 第一步先创建一个新仓库。进入官网后点击new repository创建一个新的仓库。 然后打开git shell 或者Gitbash貌似也行。 先绑定一下账户(貌似是这个用处)...