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...
sam_model_registry = { "default": build_sam_vit_h, "vit_h": build_sam_vit_h, "vit_l": build_sam_vit_l, "vit_b": build_sam_vit_b, } prompt encoder: prompt总共有point,box, mask, text四种,会将其分为三类。pint和box可以作为一类使用position encodings, text可以使用CLIP作为encoder,...
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"...
sys.path.append("..") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor sam_checkpoint = "./models/sam_vit_b_01ec64.pth" model_type = "vit_b" device = "cpu" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) m...
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...
from segment_anything import sam_model_registry 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...
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。考虑到这一事实,我们将模型分为两个独立部分:image_encoder和mask_pr预测器(提示编码器和掩码解码器的组合)。
sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam)predictor.set_image(image) pos=[]defon_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):ifevent == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:xy ="%d,%d"...
SAM(Segment Anything Model),顾名思义,即为分割一切!该模型由Facebook的Meta AI实验室,能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别与分割。它的诞生,无疑是CV领域的一次重要里程碑。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 在前文《从零解读SAM(Segment Anything Model)大模型!万物皆可分割!(含源码...