这里的最后一步是将遮罩升级回原始图像大小,因为它们的分辨率较低。我们可以使用Sam.postprocess_masks来实现这一点。我们还希望从预测的掩码中生成二进制掩码,以便将其与我们的基本事实进行比较。为了不破坏反向传播,使用torch泛函是很重要的。 点击查看代码 upscaled_masks = sam_model.postprocess_masks(low_res_mas...
这段代码的主要部分是model.sam_mask_decoder,它运行网络的mask_decoder部分并生成分割掩码(low_res_masks)及其分数(prd_scores)。 这些掩码的分辨率低于原始输入图像,并在postprocess_masks函数中调整为原始输入大小。 这给我们提供了网络的最终预测:每个输入点的3个分割掩码(prd_masks)和掩码分数(prd_scores)。prd_...
我们可以使用Sam.postprocess_masks来实现这一点。我们还希望从预测的掩码生成二进制掩码,以便我们可以将它们与我们的基本事实进行比较。为了不破坏反向传播,使用火炬泛函非常重要。 upscaled_masks = sam_model.postprocess_masks(low_res_masks, input_size, original_image_size).to(device) from torch.nn.functiona...
Sam的forword要求输入的是list对象,其对图像编码时是进行batch操作(一次性推理出所有图像的特征),而对提示输入和mask生成则是单独操作(通过for循环预测每一个位置提示所对应的mask);其输出也是list对象,每个元素包含masks、iou_predictions和low_res_logits值。 其中,masks是low_res_logits的高分辨率结果,并按照mask_t...
masks = postprocess_masks(masks, image.shape[:-1]) masks = masks > 0.0 结果如图所示 第四步:在自动分割模式下运行OpenVINO 推理 由于SAM可以有效地处理提示,因此可以通过在图像上采样大量提示来生成整个图像的掩码。automatic_mask_generation函数实现了这一功能。它的工作原理是在图像上的网格中对单点输入提示...
这段代码的主要部分是model.sam_mask_decoder,它运行网络的mask_decoder部分并生成分割掩码(low_res_masks)及其分数(prd_scores)。 这些掩码的分辨率低于原始输入图像,并在postprocess_masks函数中调整为原始输入大小。 这给我们提供了网络的最终预测:每个输入点的3个分割掩码(prd_masks)和掩码分数(prd_scores)。prd...
postprocess_masks(low_res_masks, input_size, original_image_size).to(device) from torch.nn.functional import threshold, normalize binary_mask = normalize(threshold(upscaled_masks, 0.0, 0)).to(device) # 计算loss loss = loss_fn(binary_mask, gt_binary_mask) optimizer.zero_grad() loss....
masks = results[ov_predictor.output(0)] masks = postprocess_masks(masks, image.shape[:-1]) masks = masks > 0.0 向右滑动查看完整代码 结果如图所示。 第四步:在自动分割模式下运行OpenVINO 推理 由于SAM可以有效处理提示,因此可以通过在图像上采样大量提示来生成整个图像的掩码。automatic_mask_generation函...
upscaled_masks = sam_model.postprocess_masks(low_res_masks, input_size, original_image_size).to(device) binary_mask = normalize(threshold(upscaled_masks, 0.0, 0)) gt_mask_resized = torch.from_numpy(np.resize(ground_truth_masks[k], (1, 1, ground_truth_masks[k].shape[0], ground_truth...
masks1 = [dilate_mask(mask, dilate_kernel_size) for mask in masks] # 移除后的图像可视化 for idx, mask in enumerate(masks1): img_inpainted = inpaint_img_with_lama( img, mask, lama_config, lama_ckpt, predict_config) plt.imshow(img_inpainted) plt.show() break ...