https://github.com/segments-ai/panoptic-segment-anything 讨论 提示和组合是强大的工具,使得单个模型可以以可扩展的方式使用,潜在地完成在模型设计时未知的任务。这种方法类似于其他基础模型的使用方式,例如CLIP是DALL·E 在图像生成系统中的文本-图像对齐组件。通过诸如提示工程等技术支持的可组合系统设计,将比专门针...
按照github仓库上的安装说明进行操作。 一般来说,需要Python >=3.11和PyTorch。然后就是OpenCV,可以使用以下命令安装: pip install opencv-python 因为微调,所以还需要从以下链接下载预训练模型: https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2?tab=readme-ov-file#download-checkpoints 可以从几个与模型中选...
场景二:可能你发现你熟练掌握的 SSD/YoloV-n 等等检测方法,某一天突然被一个道理上更难的任务,比如 segmentation 大模型下的分割任务(分割结果的最小外接 bbox 就是检测结果)给降维打击了。 所以,跟紧 github 上最新的项目,可能变成了当务之急;工具都给你摆在面前了,能不能用好也是一种能力;并且你还会发现...
#Clone the repository:git clone https://github.com/gaomingqi/Track-Anything.gitcdTrack-Anything#Install dependencies:pip install -r requirements.txt#Run the Track-Anything gradio demo.python app.py --device cuda:0#python app.py --device cuda:0 --sam_model_type vit_b # for lower memory us...
Segment Anything in High Quality [NeurIPS 2023]. Contribute to SysCV/sam-hq development by creating an account on GitHub.
代码链接:https://github.com/lllyasviel/ControlNet Demo链接:https://segment-anything.com/demo SAM...
我们将这个模型称为“Segment Anything Model”或SAM(见图1b)。通过将SAM分解为图像编码器和快速提示编码器/掩模解码器,可以重用相同的图像嵌入(并摊销其成本),并使用不同的提示。给定图像嵌入,提示编码器和掩模解码器在网络浏览器中从提示中预测掩模需要约50ms。我们重点关注点、框和掩模提示,并呈现了使用自由文本...
三、 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。 项目地址:https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/main/notebooks/237-segment-anything/237-segment-anything.ipynb ...
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...
【AI工具箱03】Segment Anything 2 SAM2 图像分割-视频动态分割-鼠标涂抹体验升级-ComfyUI工作流系列教程持续更新:https://t.zsxq.com/qkltK 体验地址:https://sam2.metademolab.com/demo SAM2插件地址:https://github.com/kijai/ComfyUI-segment-anything-2...