要解决“sam_vit_h_4b8939.pth not found, please download”的问题,你可以按照以下步骤操作: 确认文件位置: 首先,确认你的程序或脚本中指定的sam_vit_h_4b8939.pth文件路径是否正确。如果路径错误,程序将无法找到该文件。 查找官方下载链接: 如果文件确实不存在于指定位置,你需要找到该文件的官方下载链接。根据搜...
项目方便拉取,所以上传。附原数据集地址:https://huggingface.co/spaces/abhishek/StableSAM/blob/main/sam_vit_h_4b8939.pth 千羽龙空 7枚 GPL 2 生成 1 302 2023-12-13 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 sam_vit_h_4b8939.pth sam_vit_h_4b8939.pth (2445.75M) 下载反馈...
下载SAM模型: https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth # cd到项目2的主目录下 python helpers\extract_embeddings.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --dataset-folder <dataset_path> --device cpu # cd到项...
SAM强大且实用,几行代码就可以跑起来。 fromsegment_anythingimportSamPredictor,SamAutomaticMaskGenerator,sam_model_registryimportcv2importnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltdevice="cuda"sam=sam_model_registry["default"](checkpoint="/segment-anything/sam_vit_h_4b8939.pth")#sam_vit_h_4b8939.p...
python helpers\generate_onnx.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --onnx-model-path ./sam_onnx.onnx --orig-im-size 1080 1920 # cd到项目1的主目录下 python segment_anything_annotator.py --onnx-model-path sam_onnx.onnx --dataset-path <dataset_path> --categories cat,dog ...
这里我遵从官方的指导,使用默认的H系列的模型也就是sam_vit_h_4b8939.pth 接下来可以加载所需要的模型权重,如下: SAM预测对象掩码,给出预测所需对象的提示。该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用...
import sys import time from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor sam_checkpoint = "../checkpoints/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" device = "cuda" # load the SAM model and predictor sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(...
⚠(如不使用vit-h的SAM后端请跳过此步)使用的推理后端是SAM的vit-h, 由于模型加载时间长,导致连接后端超时,需要设置以下环境变量。 具体可根据下载的SAM的权值名称判断,比如sam_vit_h_4b8939.pth 为 vit-h,sam_vit_b_01ec64.pth为 vit-b。
这里我遵从官方的指导,使用默认的H系列的模型也就是sam_vit_h_4b8939.pth 接下来可以加载所需要的模型权重,如下: SAM预测对象掩码,给出预测所需对象的提示。该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用...
这里我遵从官方的指导,使用默认的H系列的模型也就是sam_vit_h_4b8939.pth 接下来可以加载所需要的模型权重,如下: SAM预测对象掩码,给出预测所需对象的提示。该模型首先将图像转换为图像嵌入,该图像嵌入允许从提示有效地生成高质量的掩模。SamPredictor类为模型提供了一个简单的接口,用于提示模型。它允许用户首先使用...