txt在SAM代码中未实现,这块可以参考Grounded-Segment-Anything 输出两个: sparse_embeddings 点和框的稀疏嵌入,形状为BxNx(embed_dim),其中N由输入点和框的数量确定,如果两者同时有则N的计算方式为(点的个数+2x框的个数) point box 全都没有,输出大小:Bx0x256 如果只有point,输出大小:Bx(N+1)x256,会补充一...
sam中最重的模块就是encoder模块的vit,mobilesam是直接蒸馏vit模块,而EfficientSAM采用自监督MAE(何恺明大神提出)的方法,对图像masked掉一部分,然后再恢复,和原生sam的vit-h生成的特征进行对比学习,最终也是用轻量的encoder模块替换了vit模块,如下图中的上半部分SAMI流程。具体参考文章【yeyan:【论文解读】EfficientSAM:...
SAM的一部分灵感是来源于NLP中的基座模型(Foundation Model),Foundation Model是OpenAI提出的一个概念,它指的是在超大量数据集上预训练过的大模型(如GPT系列、BERT),这些模型具有非常强大的 zero-shot 和 few-shot能力,结合prompt engineering和fine tuning等技术可以将基座模型应用在各种下游任务中并实现惊人的效果。
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) predictor = SamPredictor(sam) predictor.set_image(im...
现在有了这个SAM分割一切对象的模型，就不需要人工或者极大地减少了人工标注的时间与精力，而且标注除了几百倍的效率提升之外，打标注的效果还特别好，这节省了大量的财力和物力，对一些小公司来说就特别的有用。除了提高打标注之外，其他用途也是非常广泛和很有价值的，比如说，垃圾回收公司，我们可以将垃圾分散放在...
SAM2(Segment Anything 2)是Meta开发的一个新模型,可以对图像中的任何物体进行分割,而不局限于特定的类别或领域。这个模型的独特之处在于其训练数据的规模:1100万张图像和110亿个掩码。这种广泛的训练使SAM2成为训练新图像分割任务的强大起点。 如果SAM可以分割任何东西,为什么我们还需要重新训练它?因为训练数据的原因...
Meta开源了一个图像分割模型【SegmentAnything Model】,简称SAM模型,号称分割一切,在短短开源的一周内,截止今天Github已经24k的star了! 1.下载项目 项目1:https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2:https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...
SAM细节理解,对各模块结合代码进一步分析 SAM微调实例,原始代码涉及隐私,此部分使用公开的VOC2007数据集,Point和Box作为提示进行mask decoder微调讲解 本篇是第3部分,基于voc2007数据集对SAM decoder进行微调。代码已上传至github,如果对你有帮助请点个Star,感谢。
1.采用规则的点做为SAM的prompt,先将原图规则分割网格,得到32*32(points_per_side)个分割点;再将原图上crop2倍和4倍下采样(crop_n_layers)的小图片(裁剪的图片会有重叠),在裁剪的图片以同样分割网格的方式得到16*16,和8*8个(crop_n_points_downscale_factor=2,每次缩小2)分割点(相当有3种大小的图片)。
首先,我们需要安装SAM的demo。可以通过在终端中输入以下命令来安装: pip install segmentanything-demo 安装完成后,我们可以运行SAM的demo。在终端中输入以下命令: python -m segmentanything.demo.main 这将启动一个可视化界面,我们可以上传一张图片,并使用SAM对其进行语义分割。在界面中,我们可以看到一个图像窗口和一...