不过输入图像的 image_size 增大到 1024。 neck 部分是两个 conv + LayerNorm 层,将输出 channel 从 768 降到 256,和 prompt embedding 的维度保持一致。 Prompt Encoder 根据输入 prompt 不同,SAM 设计了不同的 embedding 方法,但是总体可以分成两类:sparse embed 和 dense embed。
txt在SAM代码中未实现,这块可以参考Grounded-Segment-Anything 输出两个: sparse_embeddings 点和框的稀疏嵌入,形状为BxNx(embed_dim),其中N由输入点和框的数量确定,如果两者同时有则N的计算方式为(点的个数+2x框的个数) point box 全都没有,输出大小:Bx0x256 如果只有point,输出大小:Bx(N+1)x256,会补充一...
point_labels = np.array([1] * foreground_points.shape[0]+ [0] *background_points.shape[0],dtype=int)## image resized to 1024, points alsoall_points = model_transform.apply_coords(all_points,original_size)all_points = torch.as_tensor(all_points, dtype=torch.float, device=device) point...
SAM中的图像编码器采用标准的vit作为图像编码器,原始图像被等比和padding的缩放到1024大小,然后采用kernel size 为16,stride为16的卷积将图像离散化为64x64X768(W,H,C)的向量,向量在W和C上背顺序展平后再进入多层的transformer encoder,vit输出的向量再通过两层的卷积(kernel分别为1和3,每层输出接入layer norm2d...
image:以CHW格式作为PyTorch张量的输入图像。 original_size:转换为SAM输入之前的图像大小,格式为(H,W)。 point_coords:点提示的批量坐标。 point_labels:点提示的批处理标签。 boxes:批量输入框。 mask_inputs:批量输入掩码。 如果没有提示,则可以排除该键。
image：以 CHW 格式表示的输入图像。original_size：在输入 SAM 之前的图像尺寸，采用 (H，W) 格式。...
image:以CHW格式作为PyTorch张量的输入图像。 original_size:转换为SAM输入之前的图像大小,格式为(H,W)。 point_coords:点提示的批量坐标。 point_labels:点提示的批处理标签。 boxes:批量输入框。 mask_inputs:批量输入掩码。 如果没有提示,则可以排除该键。
SAM(Segment Anything Model),顾名思义,即为分割一切!该模型由Facebook的Meta AI实验室,能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别与分割。它的诞生,无疑是CV领域的一次重要里程碑。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) import sys sys.path.append("..") from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor sam_checkpoint = "./models/sam_vit_b_01ec64.pth" model_type = "vit_b" device = "cpu" ...
plt.figure(figsize=(10,10))plt.imshow(image)plt.axis('on')plt.show() 使用不同提示方法进行目标分割 首先,加载SAM预训练模型。【文末已将所有文件打包,感兴趣的小伙伴可自行获取】 import syssys.path.append("..")from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictorsam_checkpoint = "./mod...