Grounded SAM 2 安装与配置指南

Grounded SAM 2 安装与配置指南

Grounded-SAM-2 Grounded SAM 2: Ground and Track Anything in Videos with Grounding DINO, Florence-2 and SAM 2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grounded-SAM-2

1. 项目基础介绍

Grounded SAM 2 是一个开源项目，基于深度学习技术，旨在实现视频中的目标定位和跟踪。该项目通过结合多个先进模型（如 Grounding DINO、Florence-2、DINO-X 和 SAM 2），提供了一个完整的工具链，以处理各种视觉任务，包括目标检测、分割和跟踪。

主要的编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• Grounding DINO: 用于目标定位的深度学习模型。
• Florence-2: 结合了 SAM 2 的图像分割技术，提供更丰富的视觉信息。
• DINO-X: 基于 Grounding DINO 的扩展，用于更精确的目标定位。
• SAM 2: Segment Anything Model 2，用于图像分割的先进模型。
• PyTorch: 深度学习框架，用于模型的训练和推理。

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 3.6 或更高版本
• PyTorch
• CUDA (如果使用 GPU 加速)

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/IDEA-Research/Grounded-SAM-2.git
cd Grounded-SAM-2

2. 安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 根据您的系统配置，选择适当的 SAM 2 模型进行安装。例如，如果您使用的是 CPU，可以运行：

pip install git+https://github.com/IDEA-Research/SAM.git@v2.0.0b0#egg=sam

如果是 GPU，则可能需要安装特定的 CUDA 版本的 SAM 2。

4. 安装其他必要的模型和库：

• Grounding DINO
• Florence-2
• DINO-X

具体安装命令通常在项目的 requirements.txt 文件或官方文档中有说明。

5. 构建项目：

python setup.py build

6. 安装项目：

pip install .

7. 运行示例：

项目提供了多个示例脚本，您可以通过运行以下命令来尝试这些示例：

python grounded_sam2_image_demo.py

或者运行视频处理示例：

python grounded_sam2_tracking_demo.py

请根据实际需要和项目文档中的说明，调整示例脚本的参数。

完成以上步骤后，您应该能够成功安装并运行 Grounded SAM 2 项目。如果遇到任何问题，请参考项目的官方文档或向社区寻求帮助。

Grounded-SAM-2 Grounded SAM 2: Ground and Track Anything in Videos with Grounding DINO, Florence-2 and SAM 2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grounded-SAM-2