【Segment Anything】CV的大模型Segment Anything也来了,强人工智能的时代究竟还有多远?

文章目录

  • Segment Anything
    • 1. 论文
    • 2. 官方文档
    • 3. 测试网站
    • 4. 本地测试
      • 4.1 下载预训练权重
      • 4.2 新建get_masks.py
    • 4.4 测试

Segment Anything

1. 论文

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2304.02643.pdf
【Segment Anything】CV的大模型Segment Anything也来了,强人工智能的时代究竟还有多远?_第1张图片
论文解读后续更新……

2. 官方文档

官方文档:https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/

项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything

3. 测试网站

demo地址:https://segment-anything.com/demo

我自己上传了一张图片,结果还是挺好的(我上传的图片比较简单)。
【Segment Anything】CV的大模型Segment Anything也来了,强人工智能的时代究竟还有多远?_第2张图片
【Segment Anything】CV的大模型Segment Anything也来了,强人工智能的时代究竟还有多远?_第3张图片

4. 本地测试

4.1 下载预训练权重

https://github.com/facebookresearch/segment-anything#model-checkpoints

4.2 新建get_masks.py

新建get_masks.py内容如下:

from segment_anything import build_sam, SamPredictor
import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread('/home/scholar/ldw/segment-anything/images/01.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
predictor = SamPredictor(build_sam(checkpoint="/data_1/ldw_checkpoints/segment-anything/sam_vit_l_0b3195.pth"))
predictor.set_image(image)
input_point = np.array([[500, 375]])
input_label = np.array([1])

masks, _, _ = predictor.predict(    point_coords=input_point,
    point_labels=input_label,
    multimask_output=True,)
print('Done')

由于自己的3090显存有限,无法使用build_sam_vit_hpth,所以选用了build_sam_vit_l.pth

修改segment_anything/build_sam.py

build_sam = build_sam_vit_l
sam_model_registry = {
    "default": build_sam_vit_l,
    "vit_h": build_sam,
    "vit_l": build_sam_vit_l,
    "vit_b": build_sam_vit_b,
}

4.4 测试

# origin
python scripts/amg.py --checkpoint <path/to/sam/checkpoint> --input <image_or_folder> --output <output_directory>

# mine
python scripts/amg.py --checkpoint '/data_1/ldw_checkpoints/segment-anything/sam_vit_l_0b3195.pth' --input '/home/scholar/ldw/segment-anything/images/01.jpg' --output 'output'

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【Segment Anything】CV的大模型Segment Anything也来了,强人工智能的时代究竟还有多远?_第5张图片

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