mask_input = logits[np.argmax(scores), :, :] # Choose the model's best mask masks, _, _ = predictor.predict( point_coords=input_point, point_labels=input_label, mask_input=mask_input[None, :, :], multimask_output=False, ) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(image) show_...
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...
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...
input_label = np.array([1, 1]) # 1表示正向,0表示负向 mask, scores, logits = predictor.predict( point_coords=input_point, point_labels=input_label, multimask_output=False, ) 画框分割 input_box = np.array([44, 160, 1011, 504]) mask, scores, logits = predictor.predict( box=i...
比如对于上面这种图，将点选择在 1 的位置处，SAM分割的 mask 会得到3种结果：只有我们选择了第三种 ...
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()) ...
output_mode: str="binary_mask", ) 1.采用规则的点做为SAM的prompt,先将原图规则分割网格,得到32*32(points_per_side)个分割点;再将原图上crop2倍和4倍下采样(crop_n_layers)的小图片(裁剪的图片会有重叠),在裁剪的图片以同样分割网格的方式得到16*16,和8*8个(crop_n_points_downscale_factor=2,每次...
mask_inputs", None), ) low_res_masks, iou_predictions = self.mask_decoder( image_embeddings=curr_embedding.unsqueeze(0), image_pe=self.prompt_encoder.get_dense_pe(),# 用于给整图的网格生成位置编码 sparse_prompt_embeddings=sparse_embeddings, dense_prompt_embeddings=dense_embeddings, multimask_...
绘制掩码就比较简单了,将原始图像输入,和 mask 掩码矩阵传入进来。最后会把生成的掩码添加到 image 上。 07 实现效果展示 FastSAM With OpenVINO™ 推理时间(未加渲染时间) 使用设备: xBoard、iGPU 完整代码可以参考笔者 Github[4]。 参考链接: [1] FastSAM 官方仓库: ...