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SAM5 行代码点出图像分割任意对象【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接到需求把这个东西抠出来你不想为每个新任务单独训一个分割网络Segment Anything ModelSAM是 Meta AI 发布的提示驱动图像分割模型在 1100 万张图像、11 亿个掩码上训练靠点和框提示即可零样本生成对象掩码。项目全景传统分割网络是任务绑定的训一次人再训一次车。SAM 把模型固定住只换输入提示——点、框、已有掩码都能进输出就是掩码。与按任务训练的方案相比这是一套模型对任意类别的关键差异。三个模块分工明确图像编码器ViT 骨干输出 256 维图像嵌入、提示编码器统一处理点/框/掩码输入、掩码解码器2 层双向 Transformer最多输出 3 个候选掩码并给出自估 IoU 分数。 3 分钟跑通git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything cd segment-anything pip install -e .依赖 python3.8、pytorch1.7、torchvision0.8README 建议装 CUDA 版checkpoint 下载链接见仓库 README 的 Model Checkpoints 一节。from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry sam sam_model_registryvit_h predictor SamPredictor(sam) predictor.set_image(image) # image 为 RGB numpy 数组 masks, scores, logits predictor.predict(point_coords[[x, y]], point_labels[1])运行后你会看到原图分辨率的二值掩码数组masks、模型自估的掩码质量分scores以及 256×256 的低分辨率 logits——后者可回传给predict做迭代细化。怎么选模型三个骨干版本输入均固定 1024×1024模型骨干embed_dim × 层数注意力头定位vit_h1280 × 3216注册表中default指向的版本vit_l1024 × 2416中等骨干vit_b768 × 1212最小骨干适合快速验证流程默认用vit_hsam_model_registry里default就是它示例与 ONNX 导出脚本也默认走这个版本若只是验证管线连通从vit_b起步即可。 进阶用法调用 AutomaticMaskGenerator 一键生成全图掩码不想给每个对象都点提示就换用SamAutomaticMaskGenerator它自动枚举候选区域一次吐出全图所有对象掩码。generator SamAutomaticMaskGenerator(sam) masks generator.generate(image) # 返回掩码字典列表运行后你会得到覆盖图中主要对象的掩码列表每项含 COCO RLE 掩码、bbox、面积、稳定性分数等字段。导出 ONNX 掩码解码器跑浏览器推理掩码解码器体量和主模型解耦可单独导出为 ONNX在浏览器里用 ONNX Runtime 跑。仓库demo/目录就是一个 React 单页应用加载图像嵌入与 ONNX 模型后鼠标移动实时刷新掩码。python scripts/export_onnx_model.py --checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth --model-type vit_h --output sam.onnx用 amg.py 命令行批量处理图像文件夹不写 Python 也能出掩码scripts/amg.py直接吃单张图或整个文件夹python scripts/amg.py --checkpoint checkpoint路径 --input 图片或文件夹 --output 输出路径落地场景电商主图抠图商品上点一次得到抠图掩码替代人工抠图遥感影像目标提取用框提示批量圈出建筑、车辆新类别不用重训交互式标注数据构建amg.py先出全图掩码初稿标注员只做修正下一步SAM 是一个用提示换任务泛化的分割基座模型。打开notebooks/predictor_example.ipynb点一个点看到你的第一个掩码。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 SAM：5 行代码点出图像分割任意对象
SAM5 行代码点出图像分割任意对象【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接到需求把这个东西抠出来你不想为每个新任务单独训一个分割网络Segment Anything ModelSAM是 Meta AI 发布的提示驱动图像分割模型在 1100 万张图像、11 亿个掩码上训练靠点和框提示即可零样本生成对象掩码。项目全景传统分割网络是任务绑定的训一次人再训一次车。SAM 把模型固定住只换输入提示——点、框、已有掩码都能进输出就是掩码。与按任务训练的方案相比这是一套模型对任意类别的关键差异。三个模块分工明确图像编码器ViT 骨干输出 256 维图像嵌入、提示编码器统一处理点/框/掩码输入、掩码解码器2 层双向 Transformer最多输出 3 个候选掩码并给出自估 IoU 分数。 3 分钟跑通git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/se/segment-anything cd segment-anything pip install -e .依赖 python3.8、pytorch1.7、torchvision0.8README 建议装 CUDA 版checkpoint 下载链接见仓库 README 的 Model Checkpoints 一节。from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry sam sam_model_registryvit_h predictor SamPredictor(sam) predictor.set_image(image) # image 为 RGB numpy 数组 masks, scores, logits predictor.predict(point_coords[[x, y]], point_labels[1])运行后你会看到原图分辨率的二值掩码数组masks、模型自估的掩码质量分scores以及 256×256 的低分辨率 logits——后者可回传给predict做迭代细化。怎么选模型三个骨干版本输入均固定 1024×1024模型骨干embed_dim × 层数注意力头定位vit_h1280 × 3216注册表中default指向的版本vit_l1024 × 2416中等骨干vit_b768 × 1212最小骨干适合快速验证流程默认用vit_hsam_model_registry里default就是它示例与 ONNX 导出脚本也默认走这个版本若只是验证管线连通从vit_b起步即可。 进阶用法调用 AutomaticMaskGenerator 一键生成全图掩码不想给每个对象都点提示就换用SamAutomaticMaskGenerator它自动枚举候选区域一次吐出全图所有对象掩码。generator SamAutomaticMaskGenerator(sam) masks generator.generate(image) # 返回掩码字典列表运行后你会得到覆盖图中主要对象的掩码列表每项含 COCO RLE 掩码、bbox、面积、稳定性分数等字段。导出 ONNX 掩码解码器跑浏览器推理掩码解码器体量和主模型解耦可单独导出为 ONNX在浏览器里用 ONNX Runtime 跑。仓库demo/目录就是一个 React 单页应用加载图像嵌入与 ONNX 模型后鼠标移动实时刷新掩码。python scripts/export_onnx_model.py --checkpoint sam_vit_h_4b8939.pth --model-type vit_h --output sam.onnx用 amg.py 命令行批量处理图像文件夹不写 Python 也能出掩码scripts/amg.py直接吃单张图或整个文件夹python scripts/amg.py --checkpoint checkpoint路径 --input 图片或文件夹 --output 输出路径落地场景电商主图抠图商品上点一次得到抠图掩码替代人工抠图遥感影像目标提取用框提示批量圈出建筑、车辆新类别不用重训交互式标注数据构建amg.py先出全图掩码初稿标注员只做修正下一步SAM 是一个用提示换任务泛化的分割基座模型。打开notebooks/predictor_example.ipynb点一个点看到你的第一个掩码。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考