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 ...
multimask_output= True , ) mask=masks[np.argmax(scores)].astype( int ) ##得到最佳猜测 语义掩码 *= ( 1 - 掩码) 语义掩码 += 掩码 * n2i[标签] 样本[ "semantic_SAM" ] = fo.Segmentation( mask=semantic_mask.astype(np.uint8) ) 这里,n2i是将类名映射到整数值的字典,用于填充分段掩码。...
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, masks=mask_input, )## predict a better mask, on...
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}"...
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...
multimask_output=False, ) aggregate_mask = np.where(masks[0] > 0.5, 1, aggregate_mask) # Convert the aggregate segmentation mask to a binary mask binary_mask = np.where(aggregate_mask == 1, 1, 0) # Create a white background with the same size as the image ...
masks, _, _ = mask_predictor.predict_torch( point_coords=None, point_labels=None, boxes=transformed_boxes, multimask_output=False, ) 结果是在一维(1, 551, 828)上编码的一批 13 个掩码。 为了更好地操作这个张量,让我们删除第一个不相关的维度: ...
multimask_output = False, ) return masks.cpu() def draw_mask(mask, image, random_color=True): if random_color: color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.8])], axis=0) else: color = np.array([30/255, 144/255, 255/255, 0.6]) ...
low_res_masks, iou_predictions = sam_model.mask_decoder( image_embeddings=image_embedding, image_pe=sam_model.prompt_encoder.get_dense_pe(), sparse_prompt_embeddings=sparse_embeddings, dense_prompt_embeddings=dense_embeddings, multimask_output=False, ) ...
multimask_output = False, ) return masks.cpu() def draw_mask(mask, image, random_color=True): if random_color: color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.8])], axis=0) else: color = np.array([30/255, 144/255, 255/255, 0.6]) ...