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Segment Anything 图像分割教程点一下图片3 行代码拿到目标掩码【免费下载链接】segment-anythingThe repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything手工给图像里的每个物体画掩码标注员一张照片可能要磨上几个小时。Segment Anything 模型SAM就是为了解决这个问题在图片上点一下或框一下它直接给出对应的目标掩码。这是 Meta AI 推出的图像分割基础模型用 1100 万张图像、11 亿个掩码训练而成。先看它能干什么 ✨它的能力边界可以拆成三句话第一交互式分割点一个物体或画一个框就能拿到该物体的掩码第二全自动掩码生成不给任何提示也能一次性扫出图中所有物体的掩码第三密集复杂场景同样适用货架上堆满的商品也能逐个区分开。搞懂它靠什么做到这些看下面这条三段流水线就够了。30 秒看懂 SAM 原理把图像想成一本教材图像编码器先把整张图通读一遍压缩成一份图像嵌入你提出问题点或框的位置时提示编码器把它翻译成模型能理解的提示格式最后掩码解码器对照嵌入找到目标物体把掩码画出来。不需要逐个背术语记住图像编码器 → 提示编码器 → 掩码解码器这条链路就可以上手写代码了。5 分钟安装并跑通 Segment Anything ️先克隆仓库并安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything cd segment-anything pip install -e .环境要求 python3.8、pytorch1.7、torchvision0.8官方强烈建议装带 CUDA 支持的 PyTorch 和 TorchVisionopencv-python、pycocotools、matplotlib 这些可选依赖只在掩码后处理和跑示例 notebook 时才需要。下好对应 checkpoint 后几行代码就能调用from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry sam sam_model_registryvit_h predictor SamPredictor(sam) predictor.set_image(your_image) masks, _, _ predictor.predict(point_coords[[x, y]], point_labels[1])想逐步跟着看可以直接运行 notebooks 目录里的 predictor_example.ipynb上面代码默认用最大的 vit_h。如果机器不够强先对照下面的版本表做选择。SAM 三个版本对比ViT-H、ViT-L、ViT-B 怎么选版本分割质量推理速度适用场景vit_h默认最高最慢服务器环境、质量优先的任务vit_l居中居中质量与速度的平衡之选vit_b略弱最快笔记本、显存受限环境选完版本再判断一下自己是不是适合用它的人群。SAM 图像分割适合谁不适合谁三类用户收益最明显数据标注人员可以用自动掩码生成做预标注再人工修正CV 研究者拿它做零样本分割不用为新数据集重新训练产品开发团队可以把它嵌进图像编辑工具里当分割模块。也要如实说一条局限vit_h 显存占用不小而全自动掩码生成需要逐批跑候选提示没有 GPU 时速度会明显变慢。实时场景建议换 vit_b或者用 ONNX 导出脚本 导出模型跑推理。代码跑通之后新手最常撞上的几个问题在这里。SAM 新手常见问题 ❓SAM 安装报错先查什么大概率是环境版本python 必须 3.8pytorch 1.7torchvision 0.8。装完还报错就检查 PyTorch 是否带 CUDA 支持这是官方推荐组合。跑 SAM 必须要 GPU 吗不是。CPU 也能推理只是速度慢官方强烈建议安装 CUDA 版 PyTorch。能否离线使用 SAM可以。装好包、下载好 checkpoint 后推理全程本地完成不依赖网络。想不搭 GPU 环境先体验仓库里的 Web 演示应用 直接在浏览器里跑 ONNX 模型移动光标掩码实时刷新。本地跑通之后下一步建议把SamPredictor换成SamAutomaticMaskGenerator试一遍全自动掩码生成对照 notebooks/automatic_mask_generator_example.ipynb 里的用法即可。【免费下载链接】segment-anythingThe repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Segment Anything 图像分割教程：点一下图片，3 行代码拿到目标掩码
Segment Anything 图像分割教程点一下图片3 行代码拿到目标掩码【免费下载链接】segment-anythingThe repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything手工给图像里的每个物体画掩码标注员一张照片可能要磨上几个小时。Segment Anything 模型SAM就是为了解决这个问题在图片上点一下或框一下它直接给出对应的目标掩码。这是 Meta AI 推出的图像分割基础模型用 1100 万张图像、11 亿个掩码训练而成。先看它能干什么 ✨它的能力边界可以拆成三句话第一交互式分割点一个物体或画一个框就能拿到该物体的掩码第二全自动掩码生成不给任何提示也能一次性扫出图中所有物体的掩码第三密集复杂场景同样适用货架上堆满的商品也能逐个区分开。搞懂它靠什么做到这些看下面这条三段流水线就够了。30 秒看懂 SAM 原理把图像想成一本教材图像编码器先把整张图通读一遍压缩成一份图像嵌入你提出问题点或框的位置时提示编码器把它翻译成模型能理解的提示格式最后掩码解码器对照嵌入找到目标物体把掩码画出来。不需要逐个背术语记住图像编码器 → 提示编码器 → 掩码解码器这条链路就可以上手写代码了。5 分钟安装并跑通 Segment Anything ️先克隆仓库并安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything cd segment-anything pip install -e .环境要求 python3.8、pytorch1.7、torchvision0.8官方强烈建议装带 CUDA 支持的 PyTorch 和 TorchVisionopencv-python、pycocotools、matplotlib 这些可选依赖只在掩码后处理和跑示例 notebook 时才需要。下好对应 checkpoint 后几行代码就能调用from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry sam sam_model_registryvit_h predictor SamPredictor(sam) predictor.set_image(your_image) masks, _, _ predictor.predict(point_coords[[x, y]], point_labels[1])想逐步跟着看可以直接运行 notebooks 目录里的 predictor_example.ipynb上面代码默认用最大的 vit_h。如果机器不够强先对照下面的版本表做选择。SAM 三个版本对比ViT-H、ViT-L、ViT-B 怎么选版本分割质量推理速度适用场景vit_h默认最高最慢服务器环境、质量优先的任务vit_l居中居中质量与速度的平衡之选vit_b略弱最快笔记本、显存受限环境选完版本再判断一下自己是不是适合用它的人群。SAM 图像分割适合谁不适合谁三类用户收益最明显数据标注人员可以用自动掩码生成做预标注再人工修正CV 研究者拿它做零样本分割不用为新数据集重新训练产品开发团队可以把它嵌进图像编辑工具里当分割模块。也要如实说一条局限vit_h 显存占用不小而全自动掩码生成需要逐批跑候选提示没有 GPU 时速度会明显变慢。实时场景建议换 vit_b或者用 ONNX 导出脚本 导出模型跑推理。代码跑通之后新手最常撞上的几个问题在这里。SAM 新手常见问题 ❓SAM 安装报错先查什么大概率是环境版本python 必须 3.8pytorch 1.7torchvision 0.8。装完还报错就检查 PyTorch 是否带 CUDA 支持这是官方推荐组合。跑 SAM 必须要 GPU 吗不是。CPU 也能推理只是速度慢官方强烈建议安装 CUDA 版 PyTorch。能否离线使用 SAM可以。装好包、下载好 checkpoint 后推理全程本地完成不依赖网络。想不搭 GPU 环境先体验仓库里的 Web 演示应用 直接在浏览器里跑 ONNX 模型移动光标掩码实时刷新。本地跑通之后下一步建议把SamPredictor换成SamAutomaticMaskGenerator试一遍全自动掩码生成对照 notebooks/automatic_mask_generator_example.ipynb 里的用法即可。【免费下载链接】segment-anythingThe repository provides code for running inference with the SegmentAnything Model (SAM), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考