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:(...
6. 初始化SAM类。 ```python sam = SamGeo( 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")...
# samgeo.update_package() ``` ```python sam = LangSAM() ``` final text_encoder_type: bert-base-uncased Some weights of the model checkpoint at bert-base-uncased were not used when initializing BertModel: ['cls.predictions.transform.LayerNorm.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.wei...
# cd到项目1的主目录下 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...
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 ...
首先我们需要对图层进行分割,在SAM出来之前,我们需要使用PS将模特的衣服选取出来,然后倒出衣服的模板,然后再使用其他工具进行替换。但是现在有了SAM后,我们可以对图片中的事物进去只能区分,获取各种物品的图层。 Segment Anything Model(SAM)是一种尖端的图像分割模型,可以进行快速分割,为图像分析任务提供无与伦比的多功...
这里模型使用绝对路径所以这行没啥用sam_checkpoint = model_path# 定义模型路径sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)# 定义模型参数mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(model=sam,# 用于掩膜预测的SAM模型points_per_side=32,# 图像一侧的采样点数,总采样...
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 ...
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 ...