Segment Anything 사용법
Segment Anything은 Meta AI에 의해 개발된 프롬프트 가능한 AI 모델로, 제로샷 일반화 기능을 통해 어떤 이미지에서든 어떤 객체든 세분화할 수 있습니다.
더 보기Segment Anything 사용 방법
Segment Anything 설치: GitHub 리포지토리를 클론하고 pip를 사용하여 패키지를 설치합니다: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
모델 체크포인트 다운로드: Segment Anything GitHub 리포지토리에서 사전 훈련된 모델 체크포인트를 다운로드합니다.
필요한 모듈 가져오기: 필요한 모듈을 가져옵니다: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
모델 로드: 체크포인트를 사용하여 SAM 모델을 로드합니다: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
입력 이미지 준비: 입력 이미지를 로드하고 전처리합니다: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
마스크 생성: SamAutomaticMaskGenerator를 사용하여 마스크를 생성합니다: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
프롬프트 제공 (선택 사항): 보다 정밀한 세분화를 위해 모델을 안내할 포인트나 박스와 같은 프롬프트를 제공합니다: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
결과 시각화: matplotlib 또는 기타 시각화 도구를 사용하여 원본 이미지에 생성된 마스크를 표시합니다
Segment Anything 자주 묻는 질문
세그먼트 아무것도 모델(SAM)은 이미지 분할을 위해 Meta AI에서 개발한 AI 모델입니다. SAM은 추가 교육 없이 포인트나 박스와 같은 다양한 입력 프롬프트를 기반으로 이미지에서 어떤 객체든 분할할 수 있습니다. SAM은 새로운 객체와 이미지에 대한 제로샷 일반화를 위해 설계되었습니다.
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