leslie0716的博客

原创 从零开始的SAM（Segment Anything Model）学习笔记（1）

本文介绍了在Anaconda环境中安装和运行SAM（Segment Anything Model）图像分割模型的完整流程。首先需要从GitHub下载源码，配置Python≥3.8、PyTorch≥1.7和torchvision≥0.8等依赖环境，并确保CUDA版本与显卡兼容。文中提供了详细的PyTorch版本选择和安装指南。核心代码实现了批量处理图像的全自动分割功能，支持多种格式的输入/输出，通过SAM模型生成分割掩膜并可视化保存结果。该脚本包含环境检测、模型加载、图像处理、结果保存等完整功能，适用于需要批