随笔分类 - 分割
摘要:本文不涉及sam的训练流程,只设计推理过程 最近接触这个sam,由于网络中关于sam的自动mask功能的介绍较少,所以本周对源码进行了解读 说到sam自动提取mask,包含三个部分,第一个部分是如何对原始图像进行分割成一个个小块,第二部分是送到sam中进行处理得出结果,第三个是如何对一个个小块的结果
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摘要:下面我将详细讲解“基于Python实现RLE格式分割标注文件的格式转换”的完整攻略。 一、RLE格式分割标注文件是什么? RLE格式是一种更加高效的图像语义分割数据表示格式,其数据以一串RLE编码的方式进行存储,而不是以像素点的形式存储,有效减少了数据的体积。RLE格式分割标注文件即是使用RLE格式
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摘要:Sam项目代码的初步解读,对其中的SamPredictor、ImageEncoderViT、PromptEncoder和MaskDecoder进行解读,与https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/131194434的使用手册内容相呼应。 1、整体介绍
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摘要:1.辅助人工标注阶段 这个阶段以人工标注为主,但是为了提高标注效率,用了SAM的模型来进行辅助,刚开始的SAM是采用公开的分割数据训练,标注时人工采用点击前景点、背景点作为SAM的prompt输入,对分割的结果进行标注和修正,随着标注数据的增多,会采用新标注的数据来重训SAM模型,这个阶段模型反复重
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摘要:要自动生成mask,请向“SamAutomaticMaskGenerator”类注入SAM模型(需要先初始化SAM模型) import sys sys.path.append("..") from segment_anything import sam_model_registry, SamAuto
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摘要:先看看代码 def show_anns(anns): if len(anns) == 0: #anns是个mask列表,里面包含很多mask,每个mask又是一个dict,里面有segmentation,area等 return sorted_anns = sorted(anns, key=(lam
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摘要:说实话,这个项目的readme写的真的不咋地,很乱。 我说说这个demo的部署实现步骤吧。 1.安装yarn,这个自己去安装吧 2.将demo/assets/data/dogs.jpg使用numpy读取,保存为npy文件,放在跟dogs.jpg同一目录下 image = cv2.imread('sr
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摘要:问题 导出sam onnx模型时,报错! 版本:torch = 1.12.0; onnx = 1.14.0 Unsupported ONNX opset version: 17 解决方案 将scripts/export_onnx_model.py中的onnx opset 的默认值(default =
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摘要:Sam( (image_encoder): ImageEncoderViT( (patch_embed): PatchEmbed( (proj): Conv2d(3, 1280, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16)) ) (blocks): ModuleLis
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摘要:项目场景: 系统:centos7 python:3.8.16 问题描述 部署完python后将我们在windows环境中的scrapy文件传入我们的centos中后进行运行报错: 错误如下: from lzma import LZMAFile File "/usr/local/lib/python3
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摘要:项目一:Personalize-SAM(开源) 1、基本介绍 项目地址:https://github.com/ZrrSkywalker/Personalize-SAM demo地址:https://huggingface.co/spaces/justin-zk/Personalize-SAM 实现功
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摘要:******************************2023年07月25日16:05:00********************************* sam学习让人焦虑,很多参数概念不懂,无法领略全局,就像盲人摸象,边摸边想象,难受 SamAutomaticMaskGenerator
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