import sys sys.path.append("..") from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor sam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" device = "cuda" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) ...
from segment_anything importSamPredictor,sam_model_registrysam_model = sam_model_registry[model_type](checkpoint=checkpoint) sam_model.to(device) sam_model.train() # 将图像转换为SAM模型期望的格式 from collections import defaultdict import torch ...
model_type=nncf.parameters.ModelType.TRANSFORMER, preset=nncf.common.quantization.structs.QuantizationPreset.MIXED) ov_encoder_path_int8 = "sam_image_encoder_int8.xml" serialize(quantized_model, ov_encoder_path_int8) 向右滑动查看完整代码 model_type:模型类别,用于开启特殊的量化策略,例如在类 Transforme...
使用Segment Anything模型进行图像分割,可用Facebook的Segment Anything库。该库是一个PyTorch库,提供了许多预训练模型,包括Segment Anything模型。使用这些预训练模型来进行图像分割,并将其集成到应用程序中。 Facebook官方示例 segment-anything在线demo体验 SAM数据集地址 SAM-paper 三、代码实践 Segment Anything Model (...
from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor sam_checkpoint = "./models/sam_vit_b_01ec64.pth" model_type = "vit_b" device = "cpu" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) ...
我之前分享了Segment Anything(SAM)模型的基本操作,这篇给大家分享下交互式语义分割代码,可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜,同时我还加入了掩膜保存的代码。 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...
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 在前文《从零解读SAM(Segment Anything Model)大模型!万物皆可分割!(含源码...
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 ...
CV大模型Segment Anything Model (SAM)——分割一切,具有预测提示输入的图像分割实践 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 不得不说,最近的AI技术圈很火热,前面的风头大都是chatGPT的,自从前提Meta发布了可以分割一切的CV大模型之后,CV圈也热起来了。