SAM-Track online / offline配置

最新推荐文章于 2025-03-11 19:29:15 发布
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分类专栏： DeepLearning 文章标签： 人工智能 计算机视觉 语义分割
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/level_code/article/details/135362631
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Meta发布的SegmentAnythingModel(SAM)用于分割对象，但不适合连续图像序列。为解决连续性问题，开发了SAM-Track，支持目标分割和跟踪。文章介绍了使用过程中的常见错误及解决方法，如CUDA版本不匹配、网络问题和权重加载问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

segment anything model（SAM）是Meta于2023年4月5日发布的分割基础模型。SAM 允许分割任何对象而无需微调。
可以在这里尝试SAM模型的效果。

在这里插入图片描述

分割效果这么好，都忍不住想用SAM来做场景的语义分割，realtime与否先放在一边，能不能用SAM来做语义分割。
一张图片是可以的，但是多张连续图片序列或视频，就会出现颜色频繁变化的问题，因为它的颜色不代表语义，颜色是随机的。SAM只有分块功能，并没有判断类别的功能。

想让连续的图片序列中语义保持连续，就出现了SAM-Track.
github地址

可以实现某一个目标的分割+跟踪，也可以跟踪第一帧里分割出来的anything.
在这里插入图片描述

不想在本地配置的同学们可以直接线上运行，

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