SAMURAI项目安装与配置指南

SAMURAI项目安装与配置指南

samurai Official repository of "SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory" samurai 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/samur/samurai

1. 项目基础介绍

SAMURAI(Segment Anything Model Adapting for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory)是一个开源项目,旨在利用Segment Anything Model(SAM)进行零样本视觉跟踪,并结合运动感知记忆机制。该项目基于SAM 2模型,通过改进使其能够处理视频中的跟踪任务,而无需额外训练。项目主要使用的编程语言是Python。

2. 关键技术和框架

  • Segment Anything Model (SAM): 用于图像分割的模型,能够生成高质量的分割掩码。
  • Zero-Shot Learning: 允许模型在没有任何特定类别训练数据的情况下进行预测。
  • Motion-Aware Memory: 一种记忆机制,用于跟踪视频中的对象,感知其运动。
  • PyTorch: 用于构建和训练神经网络的框架。
  • TorchVision: PyTorch的视觉工具包,提供数据加载器和图像处理工具。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下依赖:

  • Python(版本需大于等于3.10)
  • PyTorch(版本需大于等于2.3.1)
  • TorchVision(版本需大于等于0.18.1)

您可以从PyTorch官网找到相应的安装指南,以安装PyTorch和TorchVision。

安装步骤

  1. 克隆项目仓库:

    git clone https://github.com/yangchris11/samurai.git
    cd samurai
    
  2. 安装SAM 2:

    cd sam2
    pip install -e .
    pip install -e ".[notebooks]"
    

    如果遇到问题,可以查看SAM 2仓库中的INSTALL.md文件。

  3. 安装其他依赖:

    pip install matplotlib==3.7 tikzplotlib jpeg4py opencv-python lmdb pandas scipy loguru
    
  4. 下载预训练模型:

    cd checkpoints
    ./download_ckpts.sh
    cd ..
    
  5. 准备数据集:

    将数据集按照以下格式放置在data/LaSOT目录下:

    data/LaSOT
    ├── airplane/
    │   ├── airplane-1/
    │   │   ├── full_occlusion.txt
    │   │   ├── groundtruth.txt
    │   │   ├── img
    │   │   ├── nlp.txt
    │   │   └── out_of_view.txt
    │   ├── airplane-2/
    │   ├── airplane-3/
    │   ├── ...
    ├── basketball
    ├── bear
    ├── bicycle
    ...
    ├── training_set.txt
    └── testing_set.txt
    
  6. 运行示例:

    运行以下命令来执行主推理或演示:

    python scripts/main_inference.py
    

    或者使用自定义视频进行演示:

    python scripts/demo.py --video_path <your_video.mp4> --txt_path <path_to_first_frame_bbox.txt>
    

以上就是SAMURAI项目的安装和配置指南。请确保按照步骤进行,以便顺利运行项目。

samurai Official repository of "SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory" samurai 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/samur/samurai

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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