Oracle on Linux安装经典文档

最新推荐文章于 2025-11-30 01:57:38 发布
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博客提供了Oracle 9i和10g的安装相关网页链接，以及Oracle技术社区的链接，涉及Oracle数据库和Linux系统相关信息技术内容。
grounded_sam2 使用踩坑笔记
jacke121的专栏
05-31 690
grounded_sam2 使用踩坑笔记
Vision - 开源视觉分割算法框架 Grounded SAM2 配置与推理 教程 (1)
AGI
10-31 2965
Grounded SAM2 集成多个先进模型的视觉 AI 框架，融合 GroundingDINO、Florence-2 和 SAM2 等模型，实现开放域目标检测、分割和跟踪等多项视觉任务的突破性进展，通过自然语言描述来定位图像中的目标，生成精细的目标分割掩码，在视频序列中持续跟踪目标，保持 ID 的一致性。
Grounded-SAM（Zero-Shot图像目标检测与分割）：手把手教环境配置及各个模块的基本使用教程
qq_51526341的博客
07-04 2220
然后导入到Grounded-Segment-Anything-main目录下，在/GroundingDINO/groundingdino/util目录下找到get_tokenlizer.py文件，修改以下三处地方，text_encoder_type1换成我们本地存放 bert-base-uncased文件的路径。Grounded-SAM的作用是根据用户给定的提示（如点、框、文字提示等），在输入图像上生成高质量的二值分割掩码。关于其他项目的具体详情请看Grounded-SAM项目的。
终极标注效率革命：Grounded-SAM 2如何实现数据集自动生成
最新发布
gitblog_01157的博客
11-30 1031
在计算机视觉领域，数据标注一直是模型训练中最耗时费力的环节。传统的人工标注方式不仅成本高昂，还容易引入人为误差。今天，我们将深入探索GitHub_Trending/no/notebooks项目中一个革命性的解决方案——Grounded-SAM 2自动标注技术，它正在彻底改变数据标注的游戏规则。 [![Roboflow Notebooks横幅](https://raw.gitcode.com/Gi
LLM - 搭建 Grounded SAM 2 模型的视觉检测与分割服务 API
AGI
08-12 1007
Grounded-SAM-2 是基于 Grounding DINO 和 SAM2 (Segment Anything Model) 的联合图像分割预测系统。通过 FastAPI 库与 Grounded-SAM-2 源码，搭建算法的 API 服务。
【免费下载】 Grounded SAM 2 安装与配置指南
gitblog_01036的博客
04-09 1697
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...
Grounded SAM 2: 视频中的目标定位与追踪开源项目教程
gitblog_00652的博客
04-09 1089
Grounded SAM 2 是一个基于开源模型的开源项目，旨在实现视频中的目标定位与追踪。该项目利用了 Grounding DINO、Florence-2、DINO-X 以及 SAM 2 等先进模型的能力，通过简单的实现，支持用户在视频中进行目标的定位和追踪。 ## 2. 项目快速启动 以下是在本地环境快速启动 Grounded SAM 2 的步骤： 首先，确保你已经安装了 Python ...
【视觉基础模型-SAM系列-3】Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks
cjy_colorful0806的博客
05-07 1238
ICCV 2023【视觉基础模型-SAM系列-1】Segment Anything-优快云博客自然语言处理（NLP）领域的基础模型（如GPT、BERT）通过海量文本训练和prompt方式，展现出强大的零样本、少样本泛化能力。相比之下，计算机视觉领域中的基础模型发展相对滞后，尤其在图像分割任务中，尚缺乏类似“预训练+提示”的通用方法。【视觉基础模型-SAM系列-2】SAM2: Segment Anything in Images and Videos-优快云博客。
Grounded-SAM Demo部署搭建
space01的专栏
10-12 1173
（5）inpainting：通过结合Grounding DINO + Segment Anything + Stable Diffusion实现文本交换并替换目标对象（需要指定文本提示和inpaint提示）。（6）automatic：通过结合BLIP + Grounding DINO + Segment Anything实现非交互式检测+分割（无需指定提示）。（4）seg：通过结合Grounding DINO和Segment Anything实现文本交互，实现检测+分割（需要指定文本提示）。
GLIP模型论文详细解读：Grounded Language-Image Pre-training——来自2022年CVPR
LWK999999的博客
11-19 3417
本文对多模态文本视觉目标检测模型GLIP进行解读
【分割大模型】SAM2（Segment Anything2）新的分割一切大模型（原理+安装+代码）
qq_45752541的博客
08-14 1万+
Segment Anything Model 2（SAM 2）是由Meta公司发布的一个先进的图像和视频分割模型。它是Segment Anything Model（SAM）的升级版本，SAM是Meta的FAIR实验室发布的一款用于图像分割的基础模型，能够在给定提示的情况下生成高质量的对象mask。
segment-anything2(sam2.1-hiera-large)模型
07-28
sam2是segment-anything的2.0版本，在SA-V数据集上训练而成，在广泛的任务和可视化领域有着强劲的性能表现，本资源是sam2的large模型，模型大小约为870MB。
sam2-hiera-large-encoder.onnx
09-13
sam2_hiera_large_encoder.onnx
SAM2图像分割项目+跑通版本+segment-anything-2.zip
08-02
【内容概要】: 本资源包含SAM2（Segment Anything Model 2）图像分割项目的完整跑通版本，压缩包命名为`segment-anything-2.zip`。该项目利用先进的深度学习技术实现高效、精确的图像实例分割。压缩包内含预训练模型权重、配置文件、示例图像、数据处理脚本及详细的README文档，指导用户如何快速部署和运行模型，实现对任意图像的像素级分割。 【适用人群】: 适合计算机视觉领域的研究者、开发者及对图像分割技术感兴趣的技术人员。对于希望将最新图像分割技术应用于实际项目或研究工作的专业人士尤为适用。 【使用场景】: 广泛应用于物体识别、图像分析、医学影像处理、自动驾驶等领域。无论是科研实验、产品原型开发还是实际应用部署，SAM2都能提供强大、灵活的分割解决方案。 【目标】: 旨在为用户提供一套开箱即用的图像分割工具，帮助快速实现从图像到分割掩膜的转换，提升图像分析精度和效率。通过本资源，用户可以轻松掌握SAM2的核心技术和应用方法，加速项目研发进程。
SAM(分割一切)——从分割图像到分割视频：从SAM、FastSAM、EfficientSAM到SAM2、SAMURAI
热门推荐
结构之法 算法之道
07-02 1万+
SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处理某种特定类型图片的图像分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。在SAM出现前，基本上所有的图像分割模型都是专有模型。比如，在医学领域，有专门分割核磁图像的人工智能模型，也有专门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往往只在分割专有领域内的图像时，才具有良好性能，而在分割其他领域的图像时往往性能不佳。
机器人感知：使用 Grounded SAM 2 对 YOLO 进行微调(教程含源码)
iCloudEnd的博客
01-01 451
机器人感知涉及使用摄像头、激光雷达和雷达等传感器来收集环境数据，然后通过算法处理这些数据来解释周围环境。这使机器人能够检测物体并支持状态估计、定位、导航、控制和规划等功能，从而执行复杂的任务。在我之前的感知实验中，我们发现了现代视觉语言模型 (VLM) 可以通过人类语言提示来检测训练数据集中不存在的物体。
4090 ubuntu22.04 CUDA12.4 复现Grounded-SAM-2 记录
m0_66749393的博客
09-17 605
4090 ubuntu22.04 CUDA12.4 复现Grounded-SAM-2 记录
OpenCV与AI深度学习 | SAM2（Segment Anything Model 2）新一代分割一切大模型介绍与使用（步骤 + 代码）
csdn_xmj的博客
08-07 6327
Segment Anything Model 2（SAM 2）是由Meta公司发布的一个先进的图像和视频分割模型。它是Segment Anything Model（SAM）的升级版本，SAM是Meta的FAIR实验室发布的一款用于图像分割的基础模型，能够在给定提示的情况下生成高质量的对象掩模。
Grounded-SAM-2：视频中的地面和跟踪利器
gitblog_00145的博客
11-11 1033
Grounded-SAM-2 是一个面向视频处理的强大开源模型，致力于实现视频中的地面和跟踪任务。它基于一系列先进的视觉模型，如 Grounding DINO、Florence-2、DINO-X 以及 SAM 2，通过这些模型的结合，为用户提供了一个功能全面且易于使用的工具。Grounded-SAM-2 不仅继承了前作 Grounded SAM 的核心能力，还进一步简化了代码实现，以提升用户体验。
LIO-SAM EVO
03-08
### LIO-SAM与EVO的集成及使用 #### 安装依赖项 为了成功运行LIO-SAM并评估其性能，需先满足一系列前置条件。这包括但不限于ROS系统的配置以及必要的软件包安装[^1]。 对于Ubuntu 18.04系统而言，推荐按照官方指南完成ROS Melodic版本的部署。确保已正确设置工作空间，并通过`catkin_make`编译命令构建项目结构。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full python-catkin-tools source /opt/ros/melodic/setup.bash mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/ catkin init; catkin config --extend /opt/ros/melodic ``` #### 下载与编译LIO-SAM源码 获取最新版LIO-SAM仓库后，在本地环境中进行编译操作： ```bash cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git cd .. catkin build source devel/setup.bash ``` #### 配置EVO工具用于轨迹对比分析 EVO是一个强大的开源库，专门设计用来处理SLAM/LOAM类算法的结果验证。要利用此工具来评测LIO-SAM的表现，则需要单独下载evo-py模块作为Python接口的一部分[^2]。 可以通过pip直接安装该库： ```bash pip3 install evo==1.2.7 ``` #### 执行实验并导出数据文件 启动LIO-SAM节点之前，请确认已经准备好合适的传感器输入流（如激光雷达LiDAR）。通常情况下，这些设备会连接至计算机并通过特定驱动程序提供话题发布服务。假设一切正常运作，可以尝试播放预录好的bag文件来进行离线回放测试。 ```bash roslaunch lio_sam run.launch rosbag play your_dataset.bag ``` 当仿真结束之后，应当保存下位机所记录下来的路径信息以便后续审查。一般采用topic_to_csv.py脚本实现这一目标，它能够把指定的话题转换成CSV格式存储起来供第三方应用程序读取解析。 ```python import rosbag from tf.transformations import euler_from_quaternion import csv def bag_to_csv(bag_file, output_file): with open(output_file, 'w') as f: writer = csv.writer(f) for topic, msg, t in rosbag.Bag(bag_file).read_messages(topics=['/odom']): quaternion = ( msg.pose.pose.orientation.x, msg.pose.pose.orientation.y, msg.pose.pose.orientation.z, msg.pose.pose.orientation.w) angles = euler_from_quaternion(quaternion) writer.writerow([msg.header.stamp.to_sec(), msg.pose.pose.position.x, msg.pose.pose.position.y, msg.pose.pose.position.z, *angles]) if __name__ == '__main__': bag_to_csv('your_output.bag', 'trajectory.csv') ``` #### 结果可视化展示 最后一步便是借助于EVO提供的API函数绘制图表直观呈现两组或多组不同条件下获得的数据差异之处。下面给出了一段简单的例子说明如何加载先前准备完毕的csv文档进而生成相应的统计图形界面。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from evo.core import sync, metrics from evo.tools import file_interface from evo.tools.plot import plot_trajectory traj_ref = file_interface.read_tum_trajectory_file("ground_truth.csv") traj_est = file_interface.read_tum_trajectory_file("trajectory.csv") pose_relation = metrics.PoseRelation.translation_part ape_metric = metrics.APE(pose_relation) data = (traj_ref, traj_est) synced_data = sync.sync_trajectories(data) aligned_traj_est = synced_data[1].align_origin(synced_data[0]) result = ape_metric.process_data((synced_data[0], aligned_traj_est)) plot_trajectory(plt.gca(), pose_relation, result, trail=5) plt.show() ```
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