【免费下载】 SAM 2 安装与配置指南

SAM 2 安装与配置指南

1. 项目基础介绍

SAM 2（Segment Anything Model 2）是一个面向图像和视频的可提示视觉分割的基础模型。该项目由Meta公司的AI团队开发，旨在通过用户交互来改进模型和数据，从而在广泛的任务和视觉领域中提供强大的性能。项目主要使用Python编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Transformer架构：SAM 2采用了一种简单的Transformer架构，以处理图像和视频数据。
• 流式内存：为了实时视频处理，模型设计中包含了流式内存。
• PyTorch：项目使用PyTorch深度学习框架进行模型训练和推理。
• CUDA：利用CUDA进行GPU加速，提高计算效率。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖项：

• Python（版本 >= 3.10）
• PyTorch（版本 >= 2.5.1）
• TorchVision（版本 >= 0.20.1）
• CUDA工具包（与您的PyTorch版本相匹配）
• Jupyter（用于运行示例笔记本）
• Matplotlib（用于绘图）

此外，如果您使用的是Windows系统，建议使用Windows Subsystem for Linux (WSL) 进行安装。

安装步骤

1. 克隆仓库

   首先，使用Git克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/facebookresearch/sam2.git
   cd sam2
   

2. 安装SAM 2

   接下来，安装SAM 2：

   pip install -e .
   

   如果在安装过程中遇到编译SAM 2 CUDA扩展失败的错误，可以忽略该错误，仍然可以使用SAM 2（某些后处理功能可能会受限，但大多数情况下不会影响结果）。

3. 安装Jupyter和Matplotlib（可选）

   如果您打算运行示例笔记本，还需要安装Jupyter和Matplotlib：

   pip install -e ".[notebooks]"
   

4. 下载模型检查点

   在开始使用模型之前，需要下载一个模型检查点：

   cd checkpoints
   ./download_ckpts.sh
   cd ..
   

   或者，您可以单独下载以下任一检查点：

   • sam2.1_hiera_tiny.pt
   • sam2.1_hiera_small.pt
   • sam2.1_hiera_base_plus.pt
   • sam2.1_hiera_large.pt

5. 使用模型

   下载完检查点后，您就可以按照项目的示例代码来使用SAM 2模型进行图像和视频预测了。

以上步骤为您提供了从零开始安装和配置SAM 2的详细指南。按照这些步骤操作，即使是编程新手也可以顺利完成安装。