text prompt 这部分开源的代码没有涉及,在论文中提到的做法如下: 1.分别采用clip(ViT-L/14@336px) 预训练好的text encoder 作为文本编码器,image encoder 作为图像编码器取代SAM的图像编码器(ViT-L/14@336px 输出的特征维度为768,而point和bbox的特征维度为256,所以还存在全连接进行特征维度对齐),将文本特征向...
prd_masks = predictor._transforms.postprocess_masks(low_res_masks, predictor._orig_hw[-1])# Upscale the masks to the original image resolution 这段代码的主要部分是model.sam_mask_decoder,它运行网络的mask_decoder部分并生成分割掩码(low_res_masks)及其分数(prd_scores)。 这些掩码的分辨率低于原始输入...
第2 和 3 之间有前馈 MLP 网络;cross attention的结果通过残差方式相加并norm。 详细的代码解释请看:https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything/blob/main/segment_anything/modeling/transformer.py#L133-L244 这个Transformer 块里面的右上角有一个 x2 ,这里的意思是Transformer的层数为2。然后这里的紫色...
当点击该链接时,它将在Colab中打开名为"automatic_mask_generator_example.ipynb"的笔记本。 要使用此代码片段,请确保已经安装并正确配置了IPython和Jupyter Notebook。将代码片段放置在代码单元格中并运行,您将在输出中看到一个带有Colab徽章的链接,点击该链接即可在Colab中打开相应的笔记本。 3.2 Environment Set-up u...
其中当prompt 不提供bbox时,会在提供point上再追加点[0,0],label=-1的哑point,使用的类别特征embedding为上边的代码的self.not_a_point_embed if pad: padding_point = torch.zeros((points.shape[0], 1, 2), device=points.device) padding_label = -torch.ones((labels.shape[0], 1), device=labels...
在notebook 中直接运行下行代码,将会在segment-anything/demo/src/assets/data中生成一个<image_name>.npy。你也可以先跳过此步到启动网站,可以使用默认提供的熊猫图片启动模型进行体验。 importcv2 image = cv2.imread('segment-anything/demo/src/assets/data/panda.jpeg') image_name ="panda"# 输入去除后缀 ....
2 代码复现+讲解 2.1 用于生成显示掩膜的函数(初始化) 里面包含三个封装好的函数,一个是生成掩膜(分割的轮廓)的函数,一个是显示标记点(自己选择需要分割的目标)的函数,一个是显示标记框(需要分割的目标)的函数。 python importcv2importsysimporttorchimportnumpyasnpfromdatetimeimportdatetimeimportmatplotlib.pyplotas...
代码解析 导入库:我们导入了cv2用于图像处理,numpy用于处理数据,SegmentAnything用于加载和使用分割模型。 初始化模型:调用SegmentAnything创建分割器实例。 读取图像:使用 OpenCV 读取一张图片。 分割图像:调用分割器的segment方法,获取分割掩码、分数和边框信息。
「代码实现:」 复制 #在ImageEncoderViT的__init__定义ifuse_abs_pos:# 使用预训练图像大小初始化绝对位置嵌入 self.pos_embed=nn.Parameter(torch.zeros(1,img_size// patch_size, img_size // patch_size, embed_dim))# 在ImageEncoderViT的forward添加位置编码ifself.pos_embed is not None:x=x+self....