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"...
import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 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_checkp...
MODEL_TYPE:要使用的 SAM 架构 CHECKPOINT_PATH:包含模型权重的文件的路径 DEVICE:使用的处理器,“cpu”或“cuda”(如果 GPU 可用) MODEL_TYPE = "vit_h" CHECKPOINT_PATH = "/content/sam_vit_h_4b8939.pth" DEVICE = "cuda" #cpu,cuda 我们现在可以使用sam_model_registry函数加载 SAM 模型,指示模型权重...
model_type = "vit_b" download_file(model_url) 加载模型 from segment_anything import sam_model_registry sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=checkpoint) 我们已经讨论过,每个图像可以使用一次图像编码器,然后可以多次运行更改提示、提示编码器和掩码解码器来从同一图像中检索不同的对象。考虑到这...
model_type="vit_b"# model_type="vit_h"# model_type="vit_l"device="cuda"sam=sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)predictor=SamPredictor(sam)predictor.set_image(image)#---加载模型---#鼠标标定(x,y)位置 # 因为可以有多个标定,所以有多个...
sam = sam_model_registry[MODEL_TYPE](checkpoint=CHECKPOINT_PATH).to(device=DEVICE) 模型加载后,Meta 为我们提供了两种使用选项: 生成器选项,允许你从图像中获取模型生成的所有掩模 Predictor选项,它允许我们根据提示从图像中获取一个或多个特定的掩模。
先从sam_model_registry看起来 看完模型结构,看SamAutomaticMaskGenerator类就行了。 3.2 模型结构 代码语言:javascript 复制 sam_model_registry={"default":build_sam,"vit_h":build_sam,"vit_l":build_sam_vit_l,"vit_b":build_sam_vit_b,}defbuild_sam_vit_h(checkpoint=None):return_build_sam(encod...
model_type = "vit_b" device = "cpu" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam) masks = mask_generator.generate(image) plt.figure(figsize=(20,20)) ...
# 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,简单起见,这里输入待分割目标point(x,y) predi...
Segment Anything Model代码已经开源,我们后期详细进行相关代码实现部分分享。 from segment_anything import SamAutomaticMaskGenerator, sam_model_registry sam = sam_model_registry["<model_type>"](checkpoint="<path/to/checkpoint>") mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam) masks = mask_generator.gener...