Segment Anything Как использовать

Segment Anything — это модель ИИ, разработанная Meta AI, способная сегментировать любой объект на любом изображении с возможностью обобщения без обучения.
Посмотреть больше

Как использовать Segment Anything

Установить Segment Anything: Клонируйте репозиторий GitHub и установите пакет с помощью pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Скачать контрольную точку модели: Скачайте предварительно обученную контрольную точку модели из репозитория Segment Anything на GitHub.
Импортировать необходимые модули: Импортируйте необходимые модули: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Загрузить модель: Загрузите модель SAM, используя контрольную точку: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Подготовить входное изображение: Загрузите и предварительно обработайте ваше входное изображение: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Сгенерировать маски: Используйте SamAutomaticMaskGenerator для генерации масок: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Предоставить подсказки (опционально): Для более точной сегментации предоставьте подсказки, такие как точки или коробки, чтобы направлять модель: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Визуализировать результаты: Используйте matplotlib или другие инструменты визуализации для отображения сгенерированных масок на исходном изображении

Часто задаваемые вопросы о Segment Anything

Модель «Segment Anything» (SAM) — это модель искусственного интеллекта, разработанная Meta AI для сегментации изображений. Она может сегментировать любой объект на изображении на основе различных входных подсказок, таких как точки или прямоугольники, без необходимости дополнительного обучения. SAM предназначена для нулевого обобщения на новые объекты и изображения.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Segment Anything

AI Disturbance Overlay
AI Disturbance Overlay
AI Disturbance Overlay — это инновационный инструмент, который применяет незаметный шум к цифровым художественным работам для защиты их от воспроизведения искусственным интеллектом, сохраняя при этом их визуальное качество для зрителей-людей.
StockPhoto
StockPhoto
StockPhoto - инновационное приложение, которое трансформирует стоковые изображения в уникальные фотографии с использованием технологии искусственного интеллекта, предлагая неограниченные загрузки по ежемесячной подписке.
Flux Image
Flux Image
Flux Image — это бесплатная онлайн-платформа, которая позволяет пользователям генерировать высококачественные ИИ-изображения с использованием FLUX.1, передовой модели текста-в-изображение, разработанной Black Forest Labs.
Epigos AI
Epigos AI
Epigos AI — это комплексная платформа для компьютерного зрения, которая позволяет компаниям легко аннотировать данные, обучать модели и развертывать решения на основе ИИ.

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Segment Anything

Cutout.Pro
Cutout.Pro
Cutout.Pro — это универсальная платформа для визуального дизайна на базе искусственного интеллекта, предлагающая автоматизированные инструменты для удаления фона, редактирования фотографий и генерации контента.
Meta Segment Anything Model 2
Meta Segment Anything Model 2
Модель Meta Segment Anything 2 (SAM 2) — это мощная AI-модель, которая обеспечивает сегментацию объектов в реальном времени и с возможностью подсказок как для изображений, так и для видео с возможностями обобщения без учителя.
GeoSpy
GeoSpy
GeoSpy AI - это передовой инструмент геопозиционирования на основе ИИ, который анализирует изображения для определения вероятного места их съемки, предоставляя точные оценки местоположения и интеллектуальные сведения.
FaceSymAI
FaceSymAI
FaceSymAI — это онлайн-инструмент с поддержкой искусственного интеллекта, который анализирует симметрию лица, обрабатывая загруженные фотографии для предоставления точных оценок симметрии и аналитических сведений.