Yet-Another-Anime-Segmenter 安装与配置指南

Yet-Another-Anime-Segmenter 安装与配置指南

Yet-Another-Anime-Segmenter Instance segmentation for anime characters based on CondInst and SOLOv2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ye/Yet-Another-Anime-Segmenter

1. 项目基础介绍

Yet-Another-Anime-Segmenter 是一个针对动漫角色进行实例分割的开源项目。它基于 CondInst 和 SOLOv2 两种算法，能够从动漫图片中精确地分割出角色。该项目主要使用 Python 语言开发，依赖于深度学习框架，能够实现高质量的实例分割效果。

2. 关键技术和框架

该项目使用以下关键技术和框架：

• CondInst: 一种基于深度学习的实例分割算法。
• SOLOv2: 是一种高效的实例分割方法，相比 CondInst 有更好的性能。
• AdelaiDet: 一个基于 PyTorch 的检测和分割框架。
• Detectron2: Facebook AI 研发的用于目标检测、实例分割和姿态估计的 PyTorch 框架。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: Ubuntu 16.04 或更高版本
• Python: Python 3.6 或更高版本
• PyTorch: 安装与 CUDA 兼容的 PyTorch 版本
• CUDA: 需要安装 CUDA，版本与 PyTorch 兼容

详细安装步骤

步骤 1: 安装依赖库

首先，安装必要的依赖库，打开终端并执行以下命令：

pip install -r requirements.txt

步骤 2: 克隆项目

接着，从 GitHub 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/zymk9/Yet-Another-Anime-Segmenter.git
cd Yet-Another-Anime-Segmenter

步骤 3: 安装 AdelaiDet 和 Detectron2

根据官方指南安装 AdelaiDet 和 Detectron2。具体安装方法请参考各自的官方文档。

步骤 4: 下载预训练模型

从项目的配置文件中指定的链接下载预训练模型权重，并放置在相应的目录下。

步骤 5: 运行示例

运行以下命令来测试安装是否成功，并查看分割效果：

python AdelaiDet/demo/demo.py \
--config-file path/to/config.yaml \
--input input1.jpg input2.jpg \
--opts MODEL.WEIGHTS path/to/pretrained/model

确保替换 path/to/config.yaml 和 path/to/pretrained/model 为实际路径。

以上步骤为 Yet-Another-Anime-Segmenter 的基础安装和配置过程。按照这些步骤操作，您应该能够成功地运行该项目，并开始进行动漫角色实例分割的实验。

Yet-Another-Anime-Segmenter Instance segmentation for anime characters based on CondInst and SOLOv2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ye/Yet-Another-Anime-Segmenter