Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once 项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once 1. 项目介绍
Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once（简称 SEEM）是一个由 UX-Decoder 团队开发的图像分割项目。该项目旨在通过多模态提示（包括视觉提示和语言提示）来实现对图像中所有对象的即时分割。SEEM 的核心贡献在于其新颖的解码机制，能够处理各种类型的分割任务，并提供一个类似于大型语言模型的通用分割接口。
SEEM 支持多种提示类型，包括点、标记、框、涂鸦、图像片段、文本和音频等。用户可以通过这些提示轻松地对图像进行分割，并且可以组合使用多种提示类型。此外，SEEM 还支持多轮交互，通过记忆提示来存储会话历史，从而实现更复杂的分割任务。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：
- Python 3.7 或更高版本
- Git
2.2 克隆项目
首先，克隆 SEEM 项目到本地：
git clone https://github.com/UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once.git
cd Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once
2.3 运行演示
SEEM 提供了一个简单的演示脚本，您可以通过以下命令快速启动演示：
sh assets/scripts/run_demo.sh
该脚本将自动下载所需的模型和数据，并启动一个交互式界面，您可以在其中上传图像并使用各种提示类型进行分割。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 图像分割
SEEM 可以用于各种图像分割任务，包括但不限于：
- 对象分割：通过点、框或涂鸦提示来分割图像中的特定对象。
- 语义分割：通过文本提示来分割图像中的特定类别对象。
- 交互式分割：通过多轮交互来逐步细化分割结果。
3.2 视频分割
SEEM 还可以应用于视频分割任务。通过指定视频中的查询，SEEM 可以在不需要额外训练的情况下对视频进行分割。
3.3 最佳实践
- 提示选择：根据任务需求选择合适的提示类型，例如，对于精确的对象分割，可以使用点或框提示；对于语义分割，可以使用文本提示。
- 多轮交互：对于复杂的分割任务，建议使用多轮交互来逐步细化分割结果。
- 开放词汇：如果需要使用开放词汇进行分割，请确保在提示中包含文本标签。
4. 典型生态项目
SEEM 是基于 X-Decoder 构建的，X-Decoder 是一个通用的解码器，能够处理多种任务。以下是一些与 SEEM 相关的生态项目：
- FocalNet 和 DaViT：SEEM 使用了 FocalNet 和 DaViT 作为视觉骨干网络。
- UniCL：SEEM 使用了统一的对比学习技术来学习图像-文本表示。
- Semantic-SAM：一个通用的图像分割模型，能够以任何所需的粒度分割和识别任何对象。
- Grounding SAM：结合了 Grounding DINO 和 Segment Anything 的分割模型。
- LLaVA：大型语言和视觉助手，支持 X-Decoder 的对话式视觉代理。
这些项目共同构成了一个强大的图像分割生态系统，为 SEEM 提供了广泛的应用场景和技术支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
