Meta AI SAM demo配置安装

最新推荐文章于 2025-07-03 15:52:22 发布
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文章标签： 人工智能 深度学习 计算机视觉
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目录

1.简单介绍

2.系统环境

3.安装配置

4.运行demo

4.1 fork

4.2修改配置

1.简单介绍

Meta发布首个基础图像分割模型SAM（SegmentAnythingModel）。

SAM已经学会了关于物体的一般概念，并且它可以为任何图像或视频中的任何物体生成掩码，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。

SAM足够通用，可以涵盖广泛的用例，并且可以在新的图像领域上即开即用，无需额外的训练。

SAM 可以使用各种输入提示包括点击，框选和文字，指定要在图像中分割的内容，并且可以灵活集成其他系统。

SAM 初步验证了多模态技术路径及其泛化能力，相当于计算机视觉领域的GPT-3。

官网：

Segment Anything | Meta AI

github：

facebookresearch/segment-anything

官网可以在线体验，以下内容主要介绍配置py调用sam的过程；

2.系统环境

没有GPU跑不了；没有GPU跑不了；没有GPU跑不了；

笔者配置：windows10，GPU 6G；

cmd查看显存占用情况；

nvidia-smi

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每张图像的掩码数: 经过数据对比，文章得出结论，SA-1B比第二大的Open Images多11倍的图像和400倍的掩码，平均下来每张图像的掩码比Open Images多36倍在这方面最接近的数据集ADE20K，每张图像的掩码仍少3.5倍。文章指出经过预训练的模型可以提供新能力，甚至超出训练时的想象。根据论文表述，SA的目标是建立一个图像分割的基础模型，即寻求开发一个可提示的模型，并使用能够实现强大泛化的任务在广泛的数据集上对其进行预训练，从而可以通过使用提示工程解决新数据分布上的一系列下游分割问题。
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5 安装支持 CUDA 的 PyTorch 和 TorchVision。3 建立conda环境 Python 3.8 以上版本。4 激活conda环境。
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因为导入的图片是大写的JPG格式，而该函数只支持小写的jpg和png，解决方案有两个：1、修改图片后缀为小写的jpg和png；2、扩展dataset_explorer.py里144行，get_image_data里的大写JPG格式代码。项目2：https://github.com/facebookresearch/segment-anything。§ 使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注（csdn）项目1：https://github.com/zhouayi/SAM-Tool。
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Segment Anything（SAM）的demo的简单使用
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cmd命令：注意notebooks/images/是指你的输入图片路径，output是指的输出mask的路径，后面的--device cpu如果加了，就会采用cpu跑，不然会默认GPU。进行安装即可，对了我是用的anconda环境，建议创建一个新的虚拟环境，避免干扰自己的其他配置，注意python版本一定要>=3.8。识别是最基础也是最重要的，那么分割在识别里面更是重中之重，所以这个大模型分割真的是：一个字“6”.我们都知道在CV领域比较重要的处理图像的几个方向有：识别，测量（标定），三维物体重建等。
SAM2：环境安装&代码调试
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而最新发布的 SAM 2 可用于图片和视频，并可以实现实时、可提示的对象分割。SAM 2 在图像分割准确性方面超越了以往的能力，在视频分割性能方面优于现有成果，同时所需的交互时间减少了三倍。SAM 2 还可以分割任何视频或图像中的任何对象（通常称为零镜头泛化），这意味着它可以应用于以前未见过的视觉内容，而无需进行自定义调整。时隔大半年，SAM 2代终于来了，之前写过一篇《Segment Anything（SAM）环境安装&代码调试》，感兴趣童鞋请移步。，OK，让我们开始吧。
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./install_packages --enhanced_reporting katello-configure --deployment=sam --user-pass=redhat chkconfig mongod on service mongod start su - splice -s /bin/sh -c 'ssh-keygen -t rsa -f /var/lib/spli
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Meta发布一种新的语义分割模型，Segment Anything Model (SAM)。仅仅3天时间该项目在Github就收获了1.8万个star,火爆程度可见一斑。有人甚至称之为CV领域的GPT时刻。SAM都做了什么让大家如此感兴趣？- SAM与传统单纯的语义分割方式不同，加入了Prompt机制，可以将文字、坐标点、坐标框等作为辅助信息优化分割结果，这一方面增加了交互的灵活性，另一方面这也是解决图像分割中尺度问题的一次有益尝试。- 当在识别要分割的对象时遇到不确定性，SAM 能够生成多个有效掩码。
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1 进入终端后，先安装github给的配置命令原封不动的进行下载配置2 测试完成后，根据问题进行修改。
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### 关于 SAM 的 Demo 和 示例代码 对于 Segment Anything Model (SAM)，其官方团队已经提供了多个可用的演示版本以及开源代码，方便开发者快速上手并测试该模型的功能[^2]。以下是有关 SAM 的具体资源和使用方法： #### 官方 GitHub 仓库 Meta AI 提供了一个完整的 Python 实现库 `segment-anything`，其中包含了 SAM 的预训练权重文件以及详细的文档说明。可以通过以下命令安装依赖项： ```bash pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git ``` 此外，在该项目的 README 文件中还提供了一些简单的示例脚本用于加载模型并对图片执行分割操作。 #### Colab 在线体验版 为了降低用户的入门门槛，社区贡献者基于原始项目开发出了多种交互式的 Notebook 形式工具链（例如 Google Colab 笔记本）。这些在线平台允许任何人无需本地配置环境即可运行 SAM 幃算法实例化过程及其基本功能验证环节。 下面是一个典型的调用流程展示片段： ```python from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 加载模型 sam_checkpoint = "path/to/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint).to(device) predictor = SamPredictor(sam) image = cv2.imread('example.jpg') predictor.set_image(image) input_point = np.array([[500, 375]]) input_label = np.array([1]) masks, scores, logits = predictor.predict( point_coords=input_point, point_labels=input_label, multimask_output=True, ) ``` 上述代码展示了如何通过指定兴趣区域内的单个像素点来获取对应目标对象的掩码信息[^3]。 #### 社区扩展应用案例分享 除了基础 API 外，还有不少第三方创作者围绕 SAM 构建起了更加友好的图形界面程序，比如结合 LabelImg 使用从而达成更高效的半自动化标注效果[^1]；亦或是利用 Streamlit 创建 Web 应用服务端口使得远程访问成为可能等等。 ---
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