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 Grounded-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
  1. 安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt
  1. 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。

  1. 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。

  1. 构建项目:
python setup.py build
  1. 安装项目:
pip install .
  1. 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 Grounded-SAM-2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grounded-SAM-2

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于 Grounded-Segment-Anything (Grounded-SAM) 模型 #### 功能概述 Grounded-Segment-Anything 结合了多个强大的开源工具,包括 **Segment Anything Model (SAM)** 和 **GroundingDINO**。它不仅能够自动检测和分割图像中的对象,还支持通过文本输入的方式指定特定的目标进行分割[^2]。此外,该项目还可以其他模型集成,例如 Stable Diffusion 或 Recognize Anything,从而扩展其应用场景。 #### 项目目录结构及说明 项目的官方仓库提供了详细的文档和脚本,帮助开发者快速上手。以下是主要的目录及其用途: - `grounded_sam/`: 存放核心代码逻辑,实现了 SAM 和 GroundingDINO 的融合。 - `weights/`: 预训练权重文件存储位置,其中包含 SAM 的预训练模型权重文件链接[^5]。 - `examples/`: 提供了一些示例脚本,展示如何使用该框架完成不同的任务。 - `requirements.txt`: 列出了依赖项列表,便于安装环境。 可以通过访问项目主页获取更详尽的信息:[Grounded-Segment-Anything](https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grounded-Segment-Anything)[^3]。 --- #### 安装配置指南 为了成功部署 Grounded-SAM,需按照以下方法准备开发环境并加载必要的资源: 1. 创建虚拟环境并激活: ```bash python -m venv env source env/bin/activate ``` 2. 安装所需库: ```bash pip install torch torchvision opencv-python-headless numpy transformers ``` 3. 下载预训练权重文件至本地路径下(如 `./weights` 文件夹),具体可参考提供的下载地址。 4. 运行测试脚本来验证安装是否正常工作。如果遇到性能瓶颈,则可能是由于硬件资源不足引起[^4]。 --- #### 实现方式详解 Grounded-SAM 主要分为以下几个模块来实现目标检测分割功能: 1. **文本到框映射**: 借助 GroundingDINO 将自然语言描述转化为对应的边界框坐标。 2. **实例级掩码生成**: 调用 Segment Anything Model 来基于上述得到的区域建议生产精确像素级别的掩膜。 3. (可选)进一步处理阶段: 如果涉及艺术创作等领域需求的话,可以引入额外组件比如 Style Transfer Networks 对结果做美化调整等操作。 下面给出一段简单的 Python 示例代码用于调用此 API 执行基本的任务: ```python from grounded_sam import SamPredictor, build_grounding_dino_model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 初始化 DINO 和 SAM predictor dino_model = build_grounding_dino_model() sam_predictor = SamPredictor() image_path = 'example.jpg' text_prompt = "a dog" # 加载图片 image_bgr = cv2.imread(image_path) image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 获取 bounding box from text prompt via grounding dino boxes = dino_model.predict_with_caption(image=image_rgb, caption=text_prompt) # 使用 sam predictor 得到 mask for box in boxes: masks, _, _ = sam_predictor.set_image_and_predict_mask(box=box, image=image_rgb) # 可视化最终效果 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(masks.sum(axis=-1), cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() ``` --- #### 性能优化技巧 对于希望提高 Mobile Segment Anything 表现的情况,量化技术是一个值得尝试的方向。例如采用 PyTorch 中内置函数对线性层部分实施动态量化以减少内存占用同时维持较高精度水平[^1]: ```python import torch.nn as nn from torch.quantization import quantize_dynamic model = ... # your original model instance here quantized_model = quantize_dynamic(model=model, qconfig_spec={nn.Linear}, dtype=torch.qint8) ``` 注意这仅适用于某些类型的神经网络架构;实际应用前应充分评估转换后的质量损失情况。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

凤霞音Endurance

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值