Segment Anything Como Fazer
Segment Anything é um modelo de IA acionável desenvolvido pela Meta AI que pode segmentar qualquer objeto em qualquer imagem com capacidades de generalização zero-shot.
Ver MaisComo Usar o Segment Anything
Instalar Segment Anything: Clone o repositório do GitHub e instale o pacote usando pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Baixar ponto de verificação do modelo: Baixe um ponto de verificação de modelo pré-treinado do repositório do Segment Anything no GitHub.
Importar módulos necessários: Importe os módulos necessários: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Carregar o modelo: Carregue o modelo SAM usando o ponto de verificação: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Preparar imagem de entrada: Carregue e pré-processe sua imagem de entrada: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Gerar máscaras: Use SamAutomaticMaskGenerator para gerar máscaras: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Fornecer prompts (opcional): Para uma segmentação mais precisa, forneça prompts como pontos ou caixas para guiar o modelo: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Visualizar resultados: Use matplotlib ou outras ferramentas de visualização para exibir as máscaras geradas na imagem original
Perguntas Frequentes do Segment Anything
O Modelo Segmentar Qualquer Coisa (SAM) é um modelo de IA desenvolvido pela Meta AI para segmentação de imagens. Ele pode segmentar qualquer objeto em uma imagem com base em vários prompts de entrada, como pontos ou caixas, sem exigir treinamento adicional. O SAM é projetado para generalização zero-shot para novos objetos e imagens.
Tendências de Tráfego Mensal do Segment Anything
O produto Segment Anything apresentou uma queda de 18,1% no tráfego, com uma redução de 24.259 visitas. A falta de atualizações recentes do produto ou atividades notáveis no mercado pode ter contribuído para esse declínio.
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