//test.cpp代码如下:#include<atomic>#include<opencv2/opencv.hpp>#include<thread>#define STRIP_FLAG_HELP 1#include<gflags/gflags.h>#include"sam.h"DEFINE_string(pre_model,"models/sam_preprocess.onnx","Path to the preprocessing model");DEFINE_string(sam_model,"models/sam_vit_h_4b8939.onnx"...
original_models + sam2_hiera_tiny.pt + sam2_hiera_small.pt + sam2_hiera_base_plus.pt + sam2_hiera_large.pt ... Install dependencies: pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2.git Convert all Segment Anything models to ONNX format: ...
Effortless AI-assisted data labeling with AI support from YOLO, Segment Anything (SAM+SAM2), MobileSAM!! computer-vision yolo labeling labeling-tool onnx auto-labeling yolov8 segment-anything mobilesam sam2 segment-anything-2 Updated Mar 14, 2025 Python jing-bi / lang-ground Star 2 Code...
Segment Anything + NNCF 实战 接下来让我们具体一步步看下如何使用 NNCF 的 PTQ 模式完成 SAM encoder 的量化。 1. 定义数据加载器 本示例使用 coco128 作为校验数据集,其中包含 128 张 .jpg 格式的图片。由于在量化 ONNX 或 IR 静态模型的情况下,数据加载器必须是一个 torch 的 DataLoader 类,因此这里我们...
Segment Anything + NNCF 实战 接下来让我们具体一步步看下如何使用 NNCF 的 PTQ 模式完成 SAM encoder 的量化。 1. 定义数据加载器 本示例使用 coco128 作为校验数据集,其中包含 128 张 .jpg 格式的图片。由于在量化 ONNX 或 IR 静态模型的情况下,数据加载器必须是一个 torch 的 DataLoader 类,因此这里我们...
项目地址:https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/main/notebooks/237-segment-anything/237-segment-anything.ipynb 1. 定义数据加载器 本示例使用 coco128 作为校验数据集,其中包含 128 张 .jpg 格式的图片。由于在量化 ONNX 或 IR 静态模型的情况下,数据加载器必须是一个 torch 的 DataLoade...
0.测试 近期比较火的chatgpt和ai画图(stable diffusion/controlNet),通过输入文本进行智能回答或者生成图片,刚在想没有一种类似的方法通过提示语实现目标检测和图像分割,Meta AI就开源了SAM(Segment Anything)…
gitclonegit@github.com:facebookresearch/segment-anything.git cdsegment-anything pipinstall-e . 便可顺利安装成功! 以下是用于遮罩后处理、以 COCO 格式保存遮罩、示例笔记本和以 ONNX 格式导出模型的可选依赖项。同时,运行示例笔记本还需要安装 jupyter。
cd segment-anything 1. pip install-e. 1. 便可顺利安装成功! 以下是用于遮罩后处理、以COCO格式保存遮罩、示例笔记本和以 ONNX 格式导出模型的可选依赖项。同时,运行示例笔记本还需要安装 jupyter。 pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ...
python segment_anything_annotator.py --onnx-model-path sam_onnx.onnx --dataset-path <dataset_path> --categories cat,dog # cd到项目1的主目录下 python cocoviewer.py -i <dataset_path> -a <dataset_path>\annotations.json 6.将保存的json格...