SAM-Adapter-PyTorch 项目下载及安装教程

SAM-Adapter-PyTorch 项目下载及安装教程

SAM-Adapter-PyTorch Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SAM-Adapter-PyTorch

1. 项目介绍

SAM-Adapter-PyTorch 是一个开源项目，旨在通过适配器和提示技术，将 Meta AI 的 Segment Anything 模型适配到下游任务中。该项目支持多种图像分割任务，如伪装对象检测、阴影检测和医学图像分割等。通过适配器和提示技术，SAM-Adapter-PyTorch 能够在表现不佳的场景中提升模型的性能。

2. 项目下载位置

要下载 SAM-Adapter-PyTorch 项目，请使用以下命令：

git clone https://github.com/tianrun-chen/SAM-Adapter-PyTorch.git

3. 项目安装环境配置

3.1 环境要求

• Python 3.8
• PyTorch 1.13.0

3.2 安装依赖

进入项目目录后，使用以下命令安装所有依赖项：

pip install -r requirements.txt

3.3 环境配置示例

以下是环境配置的示例图片：

4. 项目安装方式

4.1 下载预训练模型

下载预训练的 Segment Anything 模型，并将其放置在 /pretrained 目录下。

4.2 下载数据集

下载所需的数据集，并将其放置在 /load 目录下。

4.3 训练模型

使用以下命令启动训练：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nnodes 1 --nproc_per_node 4 loadddptrain.py --config configs/demo.yaml

4.4 评估模型

使用以下命令进行模型评估：

python test.py --config [CONFIG_PATH] --model [MODEL_PATH]

5. 项目处理脚本

5.1 训练脚本

训练脚本位于 train.py，使用以下命令启动训练：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch train.py --nnodes 1 --nproc_per_node 4 --config [CONFIG_PATH]

5.2 测试脚本

测试脚本位于 test.py，使用以下命令进行测试：

python test.py --config [CONFIG_PATH] --model [MODEL_PATH]

通过以上步骤，您可以成功下载、安装并运行 SAM-Adapter-PyTorch 项目。

SAM-Adapter-PyTorch Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SAM-Adapter-PyTorch