sam = sam_model_registry["<name>"](checkpoint="<path/to/checkpoint>") 导入模型后,运行以下代码可以根据给定的提示词获取蒙版: from segment_anything import build_sam, SamPredictor predictor = SamPredictor(build_sam(checkpoint="</path/to/model.pth>")) predictor.set_image(<your_image>) masks, ...
NLP有效的前提是网络上存在大量的文本,而对于序列的预测,比如说知道一些词然后预测后面的词是什么,这种不需要人工标注的标签就能完成训练。但是问题转化到计算机视觉的任务上,尽管网络上存在数十亿的图像,但是由于缺乏有效标注的mask的信息,所以在计算机视觉的任务上建立这样模型成为了挑战。开门见山,作者首先提出了三个问...
The command should pull the model manifest from the Ollama registry successfully, allowing the specified model (llama2) to be executed. Actual Behavior: The command failed with the following error: Error: pull model manifest: Get "https://registry.ollama.ai/v2...
model = efficient_sam_model_registry[args.model_type](checkpoint=args.checkpoint) model.to(args.device) # load an image sample_image_np = cv2.imread("data/images/ex2.jpg") sample_image_np = cv2.cvtColor(sample_image_np, cv2.COLOR_BGR2RGB) sample_image_tensor = transforms.ToTensor()(samp...
这是一篇SAM领域下游任务的学习笔记。 原文: A Comprehensive Survey on Segment Anything Model for Vision and Beyond Software Scenes Image editing 可以应用于去除物体,填充物体,替代物体。和AIGC一起应用。 9042e7705665982548c60e13307e91cc 例子:Edit everything ...