Segment Anything Cách sử dụng
Segment Anything là một mô hình AI có thể điều chỉnh được phát triển bởi Meta AI có khả năng phân đoạn bất kỳ đối tượng nào trong bất kỳ hình ảnh nào với khả năng tổng quát zero-shot.
Xem thêmCách Sử dụng Segment Anything
Cài đặt Segment Anything: Sao chép kho lưu trữ GitHub và cài đặt gói bằng pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Tải xuống điểm kiểm tra mô hình: Tải xuống một điểm kiểm tra mô hình đã được đào tạo trước từ kho lưu trữ GitHub của Segment Anything.
Nhập các mô-đun cần thiết: Nhập các mô-đun cần thiết: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Tải mô hình: Tải mô hình SAM bằng cách sử dụng điểm kiểm tra: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Chuẩn bị hình ảnh đầu vào: Tải và tiền xử lý hình ảnh đầu vào của bạn: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Tạo mặt nạ: Sử dụng SamAutomaticMaskGenerator để tạo mặt nạ: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Cung cấp prompt (tùy chọn): Để phân đoạn chính xác hơn, cung cấp các prompt như điểm hoặc hộp để hướng dẫn mô hình: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Hiển thị kết quả: Sử dụng matplotlib hoặc các công cụ trực quan hóa khác để hiển thị các mặt nạ được tạo ra trên hình ảnh gốc
Câu hỏi Thường gặp về Segment Anything
Mô hình Segment Anything (SAM) là một mô hình AI được phát triển bởi Meta AI để phân đoạn hình ảnh. Nó có thể phân đoạn bất kỳ đối tượng nào trong một hình ảnh dựa trên các gợi ý đầu vào khác nhau như điểm hoặc hộp, mà không cần đào tạo thêm. SAM được thiết kế để tổng quát không cần đào tạo cho các đối tượng và hình ảnh mới.
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của Segment Anything
Sản phẩm Segment Anything đã trải qua sự sụt giảm 18,1% về lưu lượng truy cập, với mức giảm 24.259 lượt truy cập. Việc thiếu các cập nhật sản phẩm gần đây hoặc các hoạt động thị trường đáng chú ý có thể đã góp phần vào sự sụt giảm này.
Xem lịch sử lưu lượng truy cập
Xem thêm