SAM的网络结构清晰简单,主要包含图像编码器,提示词编码器,MASK解码器,注意:SAM模型的分割结果本身是不具备语义信息的,sam在推理阶段有一个关键的参数叫做multimask_ouput,此参数直接决定了输出的结果有几个通道值,如果为True,模型将返回3个掩码结果(multimask_output(bool): If true, the model will return three ...
boxes = transformed_boxes, multimask_output = False, ) new_dets = [] for i, det in enumerate (dets): mask = mask[i, 0 ] new_dets.append(add_SAM_mask_to_detection(det, mask, w, h)) sample.detections = fo.Detections(detections = new_dets) 例如分割,将其扩展到整个数据集是微不足...
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()) plt.title(f"Mask {i+1}, Score: {score:.3f}"...
这是需要设置multimask_output=False,用于提取单个目标分割结果。 input_point=np.array([[500,375],[1125,625]])input_label=np.array([1,1])mask_input=logits[np.argmax(scores),:,:]# Choose the model's best mask masks,_,_=predictor.predict(point_coords=input_point,point_labels=input_label,...
multimask_output=True, )# Choose the model's best maskmask_input = mask_predictions[:, torch.argmax(scores),...].unsqueeze(1)withtorch.no_grad(): sparse_embeddings, dense_embeddings = sam.prompt_encoder( points=points, boxes=box_torch, ...
(box)>0: # 初始化一张值全为0的mask init_mask = np.zeros([h1,w1]) for b in box: # 采用SAM获取边界框所对应的 mask predictor = SamPredictor(model) predictor.set_image(frame) masks1, _, _ = predictor.predict( point_coords=None, point_labels=1, box=b, multimask_output=True, ) ...
masks,如果指定了"multimask_output"参数则会输出3个层级的mask(whole, part, and subpart),否则只输出1个mask IoU scores,可以理解为每个mask的置信度,由网络中的iou token得到 流程 首先会image_embeddings会混入dense embeddings的信息(两者直接相加),sparse embeddings则会与mask token和IoU token拼在一起成为一...
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.gca())show_points(input_point,input...
( point_coords=input_point, point_labels=input_label, multimask_output=True, ) print(masks.shape) # (number_of_masks) x H x W | output (3, 600, 900) for i, (mask, score) in enumerate(zip(masks, scores)): plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(image) show_mask(mask, plt....
multimask_output=True(默认),SAM模型会输出3个分割目标和对应的置信度scores。这个设置主要是用于面对歧义的提示点,因为一个提示点可能在多个分割的目标内部,multimask_output=True能够将包含该提示点的所有目标都分割出来。 如下面示例所示:2种车窗户、还有整个车均包含了五角星的提示点。