使用point 作为 prompt,在图上选择一个点,然后会自动分割出相对应的物体。既可以选择一个点或者多个点,保留对应的区域;也可反选一些点,删除对应的区域。 但是,对同一个物体,如果选择点的位置不同,分割出的结果可能不同。比如我在下面这个建筑物上分别选择了三个点,每次分割的结果都不同。作者在论文中也提到了...
其中1和4是显然可以实现的,因为他们直接对应了训练时的两种prompt(point和bbox)。 2和3乍看上去有些怪,不过操作起来还是基于prompt的,比如说边缘检测还是先在图上打grid point作为prompt,获得mask之后进行nms,之后就是边缘检测的一些后处理(Sobel算子),object proposal也差不多,不过grid的密度和nms阈值需要调一下。
point、box:这两种prompt都和位置相关,所以可以用positional encoder编码,论文原话:We represent points and boxes by positional encodings [95] summed with learned embeddings for each prompt type text是文本,最常见的就是BERT编码了,论文用的CLIP,论文原话:free-form text with an off-the-shelf text encoder ...
image,mask,input_point,input_label=read_batch(data) 加载的图像并传递给图像编码器(网络的第一部分): predictor.set_image(image) 接下来使用网络的prompt编码器处理输入点: 在这部分我们也可以输入框或掩码,但我们不会使用这些选项。 已经编码了prompt(点)和图像,可以预测分割掩码了: batched_mode = unnorm_...
defselect_point(event):# 鼠标点击事件globalpredictor, img_raster, image# 声明全局变量ifevent.button ==1:x, y = event.xdata, event.ydatainput_point = np.array([[int(x),int(y)]])# 单点 prompt 输入格式为(x, y)和并表示出点所带有的标签1(前景点)或0(背景点)。input_label = np.arra...
prompt encoder,将point、box、mask、txt等提示信息进行编码,后续会和image embedding一起用于生成masks mask decoder,将上述两个模块得到的embeddings整合,然后结合两个可学习的tokens生成不同层级的masks和对应的置信度值 值得一提的是,prompt encoder和mask decoder都是非常轻量的,主要的计算开销都在image encoder上,...
---print("【单点分割阶段】")print("[%s]正在分割图片..." % datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))input_point = np.array([[250, 187]])# 单点 prompt 输入格式为(x, y)和并表示出点所带有的标签1(前景点)或0(背景点)。input_label = np.array([1]) # 点所对应的标签plt...
SAM借鉴了NLP领域的Prompt策略,通过给图像分割任务提供Prompt提示来完成任意目标的快速分割。 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。
This is an implementation of zero-shot instance segmentation using Segment Anything. - RockeyCoss/Prompt-Segment-Anything
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 sam = sam_model_registry["<model_type>"](checkpoint="<path/to/checkpoint>") ...