boxes:批量输入框。 mask_inputs:批量输入掩码。 如果没有提示,则可以排除该键。 输出是每个输入图像的结果列表,其中列表元素是具有以下键的字典: 掩码:预测的二进制掩码的批量火炬张量,即原始图像的大小。 iou_predictions:模型对每个遮罩的质量的预测。 low_res_logits:每个掩码的低分辨率logits,可以在以后的迭代中...
show_points(input_point, input_label, plt.gca()) plt.axis('on') plt.show() 用SamPredictor.predict进行分割,模型会返回这些分割目标对应的置信度。 masks, scores, logits = predictor.predict( point_coords=input_point, point_labels=input_label, multimask_output=True, ) 参数说明: point_coords: ...
boxes:批量输入框。 mask_inputs:批量输入掩码。 如果没有提示,则可以排除该键。 输出是每个输入图像的结果列表,其中列表元素是具有以下键的字典: 掩码:预测的二进制掩码的批量火炬张量,即原始图像的大小。 iou_predictions:模型对每个遮罩的质量的预测。 low_res_logits:每个掩码的低分辨率logits,可以在以后的迭代中...
4、run，修改remove_OAOA.py文件 73 行的矩形框坐标，以及下方脚本的 --input_img 为图像路径。python...
type="vit_l"point=np.array([[750,500]])point_labels=1# 读取输入图片img=cv2.imread(input_path)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 加载SAM模型model=sam_model_registry[sam_model_type](checkpoint=model_link[sam_model_type])# 调用Sam模型进行图像mask推理,可以采用 box或 point 提示,简单...
Prompt类型可以是「前景/背景点集、粗略的框或遮罩、任意形式的文本或者任何指示图像中需要进行分割」的信息。如下图(a)所示,模型的输入是原始的图像和一些prompt,目标是输出"valid"的分割,所谓valid,就是当prompt的指向是模糊时,模型能够输出至少其中一个mask。
(image_embedding_size, image_embedding_size), input_image_size=(image_size, image_size), mask_in_chans=16, ), mask_decoder=MaskDecoder( num_multimask_outputs=3, transformer=TwoWayTransformer( depth=2, embedding_dim=prompt_embed_dim, mlp_dim=2048, num_heads=8, ), transformer_dim=prompt...
# input_point和input_label一一对应 input_label=np.array([1,1,0])masks,scores,logits=predictor.predict(point_coords=input_point,point_labels=input_label,multimask_output=True,)fori,(mask,score)inenumerate(zip(masks,scores)):plt.figure(figsize=(10,10))plt.imshow(image)show_mask(mask,plt.gc...
class SAMDataset(Dataset): ... def _getitem_ctrlpts(self, input_image, ground_truth_mask): # 获取控制点提示。请参阅GitHub获取该函数的源代码，或将其替换为您自己的点选择算法。 input_points, input_labels = generate_input_points( num_positive=self.num_positive, num_negative=self.num_negative,...
point_labels=input_label, multimask_output=True, ) for i, (mask, score) in enumerate(zip(masks, scores)): plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(image) show_mask(mask, plt.gca()) show_points(input_point, input_label, plt.gca()) ...