Segment Anything Model(SAM)可以从输入提示(如点或框)生成高质量的物体遮罩,并且可以用于为图像中的所有物体生成遮罩。它在一个包含1100万张图像和10亿个遮罩的数据集上进行了训练,并且在各种分割任务上表现出了强大的零样本性能。 二、安装 2.1 基本要求 该代码要求使用 python>=3.8,并且需要安装 pytorch>=1.7 ...
Segment Anything Model(SAM)可以从输入提示(如点或框)生成高质量的物体遮罩,并且可以用于为图像中的所有物体生成遮罩。它在一个包含1100万张图像和10亿个遮罩的数据集上进行了训练,并且在各种分割任务上表现出了强大的零样本性能。 二、安装 2.1 基本要求 该代码要求使用 python>=3.8,并且需要安装 pytorch>=1.7 ...
model_type="vit_h", checkpoint='sam_vit_h_4b8939.pth', sam_kwargs=None, ) ``` 7. 自动生成掩码,并保存结果到GeoTIFF文件。 ```python sam.generate(image, output="masks.tif", foreground=True, unique=True) sam.show_masks(cmap="binary_r") ``` 8. 展示对象注释,并在地图上显示。 ```...
GitHub - facebookresearch/segment-anything: The repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.github.com/facebookresearch/segment-anything 然后下模型:(...
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...
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了方便对地理空间数据使用分段任意模型 (SAM),我开发了segment-anything-py[4]andsegment-geospatial[5]Python包,这些包现在可以在 PyPI 和 conda-forge 上使用。我的主要目标是简化利用 SAM 进行地理空间数据分析的过程...
python segment_anything_annotator.py --onnx-model-path sam_onnx.onnx --dataset-path <dataset_path> --categories cat,dog 1. # cd到项目1的主目录下 python cocoviewer.py -i <dataset_path> -a <dataset_path>\annotations.json 1. 6.将保存的json格式转换为voc格式 ...
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格式转换为voc格式 ...
1 Segment Anything介绍 1.1 概况 Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术,该模型能够根据文本指令或图像识别,实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出,将极大地推动计算机视觉领域的发展,并使得图像分割技术进一步普及化。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.02643 ...
pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx Getting Started First download amodel checkpoint. Then the model can be used in just a few lines to get masks from a given prompt: from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry ...