安装方法一:打开扩展插件界面,选择从网址安装,输入github地址https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything.git点击安装,安装完成之后重启webui就能看到segmet anything插件 安装完成之后好需要下载对应的SAM Model,在guthub上有三个SAM模型,由大到小分别是vit_h(2.56GB)、vit_l(1.25GB)、vit_...
1.下载项目 项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything 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\extrac...
使用方法 1.将待抠图的图片放到input文件夹中,然后启动程序。 https://github.com/facebookresearch/segment-anything记得在这里下载vit_h的模型 2.选点模式(一个一个来,一次性多个点抠图效果一般): 在图像上左键单击选择前景点(绿色),右键单击选择背景点(红色)。
源码地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 pip install -e . 或者 pip install --no-build-isolation -e . 环境配置中会遇到各种奇葩问题,解决办法可以参考之前写的博客《SAM2环境配置问题汇总》。希望能帮助各位小伙伴顺利运行。 使用SAM2根据不同提示信息分割图片 Segment Anything Model ...
教程地址:https://openbayes.com/console/public/tutorials/asmFX9WzZou 方式一:在线推理网站 首先登录「OpenBayes」平台,打开「公共教程」,找到「Segment Anything 源代码实现与在线推理」教程。 点击「克隆」。 选择一块 RTX 4090 的算力和 PyTorch 的镜像。
Segment Anything 一款强大的语义分割插件,它不仅可以通过标记的分割物体,还能在GroundingDINO功能里面通过文字描述,自动识别物体,配合stablediffusion可以达到精准识别物体,精准修改物体。安装教程在视频后半部分插件地址:https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything 展开更多...
教程地址:https://openbayes.com/console/public/tutorials/asmFX9WzZou 方式一:在线推理网站 首先登录「OpenBayes」平台,打开「公共教程」,找到「Segment Anything 源代码实现与在线推理」教程。 点击「克隆」。 选择一块 RTX 4090 的算力和 PyTorch 的镜像。
官网:Segment Anything | Meta AI Segment Anything 使用方法 目前Segment Anything 已经开源,可以在 Github 上下载使用,按照官方说明配置环境即可。 github:facebookresearch/segment-anything: The repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained...
git clone https://github.com/yoletPig/Annotation-with-SAM.git 安装SAM cd segment-anything pip install -e . 安装SAM-Tool依赖包 pip install -r requirements.txt 下载权重 wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth 数据集结构 把你的数据放在同一个图片文件夹(data...