Segment Anything Anleitung
Segment Anything ist ein anpassbares KI-Modell, das von Meta AI entwickelt wurde und jedes Objekt in jedem Bild mit Zero-Shot-Generalisation segmentieren kann.
Mehr anzeigenWie man Segment Anything verwendet
Installieren Sie Segment Anything: Klonen Sie das GitHub-Repository und installieren Sie das Paket mit pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Modell-Checkpoint herunterladen: Laden Sie einen vortrainierten Modell-Checkpoint aus dem Segment Anything GitHub-Repository herunter.
Erforderliche Module importieren: Importieren Sie die notwendigen Module: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Modell laden: Laden Sie das SAM-Modell mit dem Checkpoint: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Eingabebild vorbereiten: Laden und verarbeiten Sie Ihr Eingabebild: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Masken generieren: Verwenden Sie SamAutomaticMaskGenerator, um Masken zu generieren: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Eingabeaufforderungen bereitstellen (optional): Für genauere Segmentierungen geben Sie Eingabeaufforderungen wie Punkte oder Kästen an, um das Modell zu leiten: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Ergebnisse visualisieren: Verwenden Sie matplotlib oder andere Visualisierungstools, um die generierten Masken auf dem Originalbild anzuzeigen
Segment Anything FAQs
Das Segment Anything Model (SAM) ist ein KI-Modell, das von Meta AI zur Bildsegmentierung entwickelt wurde. Es kann jedes Objekt in einem Bild basierend auf verschiedenen Eingabeaufforderungen wie Punkten oder Kästen segmentieren, ohne zusätzliche Schulung zu benötigen. SAM ist für die Zero-Shot-Generalisation auf neue Objekte und Bilder konzipiert.
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