# 修改"segment_anything/utils/onnx.py"中的"forward"函数为如下:defforward(self,image_embeddings:torch.Tensor,point_coords:torch.Tensor,point_labels:torch.Tensor,mask_input:torch.Tensor,has_mask_input:torch.Tensor# orig_im_size: torch.Tensor,):sparse_embedding=self._embed_points(point_coords,poin...
2. 运行模型量化 首先需要导入模型对象,然后通过 nncf.quantize 接口,将模型对象与校验数据集绑定开启量化任务,NNCF 工具可以支持多种模型对象类型,包含openvino.runtime.Model, torch.nn.Module, onnx.ModelProto以及 tensorflow.Module model= ... #OpenVINO/ONNX/PyTorch/TF objectquantized_model= nncf.quantize(m...
Exporting Segment Anything, MobileSAM, and Segment Anything 2 into ONNX format for easy deployment - vietanhdev/samexporter
横向对比Segment Anything:SAM 2 VS SAM 1! Segment Anything Model 2 (SAM 2) 已经放出来3天了。SAM 2给我的感觉实在是太惊艳了。发布那天我就想着做一个比较深入的横向对比(与SAM 1),但是事情太多了以至于拖到现在。整体上看这一… Guanzhou Ke RAP-SAM:实现实时全能分割任何物体(代码已开源) 每日一抖打...
importtorchfromsegment_anythingimportsam_model_registryfromsegment_anything.utils.onnximportSamOnnxModel 然后导出编码器模型,编码器负责将输入的图像信息编码成上下文向量,因此其模型输入输出结构相对较为简单,转换代码如下所示: torch.onnx.export(f="vit_b_encoder.onnx",model=sam.image_encoder,args=torch...
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...
04Segment 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_notebook***lob/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 DataLoad...
cd segment-anything; pip install -e . The following optional dependencies are necessary for mask post-processing, saving masks in COCO format, the example notebooks, and exporting the model in ONNX format.jupyteris also required to run the example notebooks. ...
问题导出sam onnx模型时,报错! 版本:torch = 1.12.0; onnx = 1.14.0 Unsupported ONNX opset version: 17 解决方案将scripts/export_onnx_model.py中的onnx opset 的默认值(default = 17)从“17”改为“11” 修改default为“11” 修改完毕后,再运行:...