Lightning-SAM 项目安装和配置指南

Lightning-SAM 项目安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

Lightning-SAM 是一个基于 Lightning AI 的 Fabric 框架，用于微调 MetaAI 的 Segment-Anything 模型（SAM）的项目。该项目允许用户使用自定义的 COCO 格式数据集来微调 SAM 模型，以实现更高质量的实例分割。

主要编程语言

该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• Segment-Anything Model (SAM): 由 MetaAI 开发的一个强大的实例分割模型。
• Lightning AI's Fabric 框架: 提供了一个高效且易于使用的框架，用于实现和微调深度学习模型。
• COCO 格式数据集: 用于训练和验证的数据集格式。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装和配置之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.7 或更高版本
• Git
• pip

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

首先，使用 Git 克隆 Lightning-SAM 项目到您的本地机器。

git clone https://github.com/luca-medeiros/lightning-sam.git

步骤 2: 进入项目目录

进入克隆下来的项目目录。

cd lightning-sam

步骤 3: 安装依赖

使用 pip 安装项目所需的依赖包。

pip install -r requirements.txt

步骤 4: 配置数据集路径

编辑 src/config.py 文件，配置您的自定义 COCO 格式数据集的路径。

# src/config.py
dataset_path = "/path/to/your/dataset"

步骤 5: 运行训练脚本

配置完成后，运行训练脚本来开始微调 SAM 模型。

python src/train.py

注意事项

• 该项目仅支持使用边界框（bounding box）作为输入提示。
• 训练过程中使用的损失函数包括 focal loss、dice loss 和 mse loss。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 Lightning-SAM 项目，并开始微调 Segment-Anything 模型。