首先,我们需要安装SAM的demo。可以通过在终端中输入以下命令来安装: pip install segmentanything-demo 安装完成后,我们可以运行SAM的demo。在终端中输入以下命令: python -m segmentanything.demo.main 这将启动一个可视化界面,我们可以上传一张图片,并使用SAM对其进行语义分割。在界面中,我们可以看到一个图像窗口和一...
https://segment-anything.com/demo 从官方放出的demo来看,只需要通过鼠标点击对应的物体,就可以有效识别: 又或者给定一张图片,让它识别出图像中所有的物体: Demo实际效果 对于边框比较明显的图像,分割的效果还是可以: image.png 还能够进一步分割多层图像: image.png 系统集成:基于SAM额外扩展 除此之外,SAM模型可以...
首先进入Demo演示的官网地址,https://segment-anything.com/demo 点击Try to demo按钮,进行分割demo的操作界面,如下图所示。 进行分割的实验图片,可以采用upload image手动上传自己的图片,进行demo的效果测试,与此同时,官方也提供了一定数量的现成测试图片,在这里我使用官方提供的图片进行演示。 选择待分割的图片样本,...
2、https://github.com/facebookresearch/segment-anythinghttps://huggingface.co/facebook/sam-vit-huge SAM 2 code:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 SAM 2 demo:https://sam2.metademolab.com/ SAM 2 paper:https://arxiv.org/abs/2408.00714 3、https://www.bilibili.com/video...
Segment Anything开源工具能干什么?简单来说,它的主要作用就是输入一张图片和一些提示(prompts),它能按照你的提示进行一键扣图,把你要的东西扣出来。 我随手找了张新闻图片: 无提示分割效果如下: 鼠标单点提示效果如下: Box提示效果如下 : 论文里有写通过文本描述来扣图,但在demo网站上没有找到相关示例。Demo地址...
🎉今天给大家推荐史上最强图像分割模型——segmentanything! 💥他在GitHub上达到了惊人的45Kstar,这工具能干什么呢? 💡简单点说,抠图,只需点击即可切割任何图像的任何物体。 💻我们使用官方提供的demo,感受一下他牛逼之处。 💡在这个页面,我们可以使用官方提供的图片,也可以上传自己的图片进行效果演示。 💡...
图:Segment Anything Demo 2023年4月6号,Meta AI发布一篇论文:《Segment Anything》。在论文中,他们提出一个用于图像分割的基础模型,名为SAM(Segment Anything Model)。该模型可以通过用户提示(如点击、画框、掩码、文本等)从图像中分割出特定的对象。除此之外,它可以零样本泛化到新颖的视觉概念和数据分布(通俗来说...
事实上,在具体的细分领域中,完成同SAM相同效果的图像分割是工程中最基础的任务之一。而SAM之所以产生了如此大的影响力,是因为SAM实现了不需要任何标注就可以完成(几乎)所有目标的分割。这也是模型的名字叫做SegmentANYTHINGModel的原因。 SAM官方提供了Demo测试,演示了其强大的分割功能。我做了加个简单的测试,直接上图...
https://segment-anything.com/demo SAM模型支持三种模式: 1.Hover&Click:可以单独圈选想要获取的某一元素; 2.Box:以矩形框框选,圈选范围更多; 3.Everything:自动圈选图片中所有图层元素。 具体使用方法: 1.点击Upload上传一张图片; 2.点击"Add Mask",然后点击图片中想获取的图层元素; ...
基于ncnn推理的segment-anything demo。代码地址:https://github.com/FeiGeChuanShu/segment-anything-ncnn, 视频播放量 718、弹幕量 0、点赞数 12、投硬币枚数 6、收藏人数 19、转发人数 8, 视频作者 飞哥传书_, 作者简介 ,相关视频:mediapipe face mesh移植到ncnn部署