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 ...
按照官网的教程安装(Grounded-Segment-Anything) 2、问题解决 2.1 执行命令python -m pip install -e GroundingDINO时,遇到报错:The detected CUDA version (10.1) mismatches the version that was used to compile PyTorch (11.7). Please make sure touse the same CUDA versions. 通过nvcc -V 显示10.1,通过nv...
我们先把Segment Anything的源代码下载下来: github.com/facebookrese对git不熟的朋友可以下载zip然后解压: 安装环境 查看python版本 python -V 当前环境不符合则conda创建新环境: conda create -n sam python=3.8 查看cuda版本 nvcc -V 根据cuda版本安装合适的pytorch: ...
通常,Python库可能会依赖其他库来正常工作。sam.segment_anything的具体依赖库可能因版本而异,但您可以查看其官方文档或requirements.txt文件(如果存在)来了解具体的依赖项。 例如,如果依赖项在requirements.txt中列出,您可以使用以下命令安装它们: bash pip install -r requirements.txt 从官方源下载sam.segment_anythin...
cd segment-anything 1. pip install-e. 1. 便可顺利安装成功! 以下是用于遮罩后处理、以COCO格式保存遮罩、示例笔记本和以 ONNX 格式导出模型的可选依赖项。同时,运行示例笔记本还需要安装 jupyter。 pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx ...
SamPredictor函数(也可以使用segment_anything.utils.transforms)可以将矩形信息编码为特征向量(以实现对多个矩形的支持,transformed_boxes),然后预测masks。 python # ---多矩形输入---print("【多矩形分割阶段】")print("[%s]正在分割图片..."% datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))input_boxes...
二、安装SAM环境 docker run -it --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace 8fd9e4c5e7bc bash pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple git clonehttps://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
安装与环境准备 在开始使用 Segment Anything 之前,我们需要确保已经安装了相关的库。你可以使用以下命令来安装必要的依赖项: pipinstallsegment-anything opencv-python numpy 1. 这里安装了 Segment Anything 库以及它的依赖。我们将会使用 OpenCV 处理图像数据,使用 NumPy 进行数值计算。
二、安装步骤 2.1 将存储库克隆到本地 git clone https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM.git 2.2 创建 conda 环境 该代码需要 python>=3.7,以及 pytorch>=1.7 和 torchvision>=0.8。 请按照此处的说明安装 PyTorch 和 TorchVision 依赖项。 强烈建议安装支持 CUDA 的 PyTorch 和 TorchVision。
pip install opencv-python==4.8.0.74 安装完成后在python中输入以下代码: importsysimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp 如果没有报错说明环境配好了,进入下一步。 模型下载 先在github下原始包:(点下里面的Download Zip即可) GitHub - facebookresearch/segment-anything: The repository provides cod...