SAMURAI项目安装与配置指南
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
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克隆项目仓库:
git clone https://github.com/yangchris11/samurai.git cd samurai
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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。 -
安装其他依赖:
pip install matplotlib==3.7 tikzplotlib jpeg4py opencv-python lmdb pandas scipy loguru
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下载预训练模型:
cd checkpoints ./download_ckpts.sh cd ..
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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
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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。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考