FastSAM部署教程：从本地环境到云端服务的终极指南-优快云博客

FastSAM部署教程：从本地环境到云端服务的终极指南

【免费下载链接】FastSAM Fast Segment Anything 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastSAM

FastSAM作为一款革命性的快速分割模型，能够在保持高精度的同时实现50倍的速度提升！🚀 这篇完整的部署指南将帮助你快速上手这个强大的AI分割工具，无论你是想在本地环境运行，还是部署到云端服务。

FastSAM（Fast Segment Anything Model）是一个基于CNN的分割模型，仅使用2%的SA-1B数据集就达到了与SAM方法相当的性能。它支持多种推理模式，包括everything模式、点提示模式、框提示模式和文本提示模式。

📋 环境准备与安装

首先需要准备Python环境，推荐使用conda创建虚拟环境：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastSAM
cd FastSAM
conda create -n FastSAM python=3.9
conda activate FastSAM
pip install -r requirements.txt

核心依赖包括：PyTorch>=1.7.0、torchvision>=0.8.1、OpenCV、Matplotlib等。如果需要使用文本提示功能，还需要安装CLIP。

🏠 本地部署实战

下载预训练模型

首先需要下载FastSAM的预训练权重文件。项目提供了两种大小的模型：FastSAM（默认版本）和FastSAM-s（轻量版本）。将下载的模型文件放置在./weights/FastSAM.pt路径下。

基础推理使用

最简单的everything模式推理：

python Inference.py --model_path ./weights/FastSAM.pt --img_path ./images/dogs.jpg

多种提示模式

FastSAM支持多种交互方式：

文本提示：--text_prompt "the yellow dog"
框提示：--box_prompt "[[570,200,230,400]]"
点提示：--point_prompt "[[520,360],[620,300]]" --point_label "[1,0]"

🌐 云端服务部署

Gradio Web界面

FastSAM提供了基于Gradio的Web界面，方便用户交互使用：

python app_gradio.py

这将启动一个本地Web服务器，你可以通过浏览器上传图片、选择分割模式并实时查看结果。

Replicate云端部署

项目还支持在Replicate平台部署，提供完整的API服务。通过cog.yaml配置文件，可以轻松打包模型为云端服务。

🔧 高级配置选项

自定义参数调优

在Inference.py中，你可以调整以下关键参数：

conf：置信度阈值（默认0.4）
iou：交并比阈值（默认0.9）
imgsz：输入图像尺寸（默认1024）
retina_masks：是否使用视网膜掩码

编程接口使用

除了命令行工具，FastSAM还提供了Python API：

from fastsam import FastSAM, FastSAMPrompt

model = FastSAM('./weights/FastSAM.pt')
everything_results = model(IMAGE_PATH, device=DEVICE, retina_masks=True, imgsz=1024, conf=0.4, iou=0.9)