Spyder中Python的小技巧

最新推荐文章于 2025-04-14 01:30:28 发布
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分类专栏： 杂七杂八
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011561033/article/details/110562894
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博客介绍了Python代码缩进相关内容。Python通过缩进来控制格式，可能出现缩进不正确的情况。还给出批量操作代码缩进的方法，选中代码段按Tab键可批量缩进，按shift+Tab键可批量使代码整体前移。

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

python通过缩进来控制格式，有时候会因为某些原因导致缩进不正确。

如果想要批量使一段代码缩进，可以通过如下方法快速实现：

选中想要缩进的代码段——>按Tab键

同理，如果想要批量使一段代码整体向前，可以通过如下方法快速实现：

选中想要向前移动的代码段——>按shift+Tab键

Vision - 开源视觉分割算法框架 Grounded SAM2 配置与推理 教程 (1)
AGI
10-31 2213
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。
Vision - 开源视觉分割算法框架 Grounded SAM2 视频推理 教程 (2)
AGI
11-04 1350
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-Segment-Anything实现自动文本标注
m0_74137224的博客
05-01 2288
需要导入YouTube的视频链接，可以选择每秒抽多少帧进行识别，效果方面的话，也是prompt描述偏向一句话会比单个object的效果更好。在数据进行自动标注的阶段，会有一个prompt可以支持输入，如果做的是目标检测工作的话，prompt输入object就可以了。比较局限的就是现在roboflow只支持每个账号每个月1000张图片的自动标注，后续会更新在自己的电脑部署的教程。roboflow的一个数据集的网站，在上面创建数据集和管理数据集非常的方便。可以自定义图片导出的尺寸，还可以支持数据的增强。
全自动标注集成项目（Grounded-SAM）技术报告阅读:Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks
小小帅
02-17 3597
我们引入了Grounded SAM，它使用Grounding DINO [38] 作为开放集对象检测器，并与任何分割模型（SAM）[25] 相结合。这种整合可以根据任意文本输入检测和分割任何区域，并为连接各种视觉模型打开一扇大门。如图 1 所示，通过使用通用的 Grounded SAM 管道，可以实现多种视觉任务。例如，一个完全基于输入图像的自动注释管道可以通过合并诸如 BLIP [31]和Recognize Anything[83]这样的模型来实现。
Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks——为多样化视觉任务组装开放世界模型
Together_CZ的博客
04-10 604
Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks——为多样化视觉任务组装开放世界模型
segment anything环境配置与使用测试
wzfafabga的博客
06-16 2581
硬件：RTX3070 i9-11900H 内存16G。
Grounded-Segment-Anything 本地测试，win11+Anaconda3+torch==1.10.0+torchvision==0.11.0环境
浪淘沙jkp的专栏
08-07 1667
做这玩意比较郁闷，错误一大堆，搞了快一周，才勉强调通额，终于看到点效果写出来，以便自己总结，也给大家一个参考，亲测有效，直接上干货，后面还有最新版的python =3.11.4 的配套安装，已经成功，看下一篇文章。
【图像分割】Grounded Segment Anything根据文字自动画框或分割环境配置和使用教程
php源码
07-25 963
1 环境配置 要求：python>=3.8, pytorch>=1.7, torchvision>=0.8官方地址最简单1 环境配置要求：python>=3.8, pytorch>=1.7, torchvision>=0.8。
Grounded-Segment-Anything本地部署
m0_46926492的博客
06-20 8442
- 介绍 - Segment Anything Model，简称 SAM。 - SAM 已经学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类型。 - SAM 足够通用，可以涵盖广泛的用例，并且可以在新的**图像领域**即开即用，无需额外的训练 文件太多了，其他的不像测试了，因该都没有很大的问题文件初始化参数太大了，一个项目占了几十个G效果也不好，不想做了，摆烂。
语义分割——Grounded Segment Anything 环境配置和使用教程（已解决 name ‘_C’ is not defined 报错）
Re.Gin的博客
11-20 3657
本文介绍如何进行 Grounded-Segment-Anything 的本地部署和简单使用，以及如何解决许多人遇到的 NameError: name ‘_C’ is not defined 问题
CV大模型应用：Grounded-Segment-Anything实现目标分割、检测与风格迁移
AI~天海的博客
04-13 7160
segment-anything的简介和grounded-segment-anything在线使用教程
探索Segment Anything模型：图像分割的新突破
最新发布
m0_74337424的博客
04-14 36
Segment Anything模型（SAM）能够根据输入的提示（如点或框）生成高质量的目标掩码，还可以用于为图像中的所有目标生成掩码。它在包含1100万张图像和11亿个掩码的数据集上进行训练，在各种分割任务中展现出强大的零样本性能，能够识别和分割图像或视频格式中的新实体。Segment Anything模型在目标检测和图像分割技术领域代表了一个强大的进步。正如本文所示，这个新颖的框架允许近乎零样本的图像分割，并且与其他模型（如大语言模型）集成时，甚至可以实现全自动的目标检测管道。
Grounded-Segment-Anything
07-25
- *3* [【图像分割】Grounded Segment Anything根据文字自动画框或分割环境配置和基本使用教程](https://blog.youkuaiyun.com/Father_of_Python/article/details/130243398)[target="_blank" data-report-click={"spm":...
huggingface学习|云服务器部署Grounded-Segment-Anything：bug总会一个一个一个一个又一个的解决的
weixin_47748259的博客
01-23 3811
模型下载到Grounded-Segment-Anything目录中，然后修改grounded_sam_inpainting_demo.py中的代码，具体修改方式是将下图中第204行-206行被注释掉的代码修改为207行-209行的代码。按下a键后进入insert模式（进入insert模式后才能对文件内容进行修改），然后在该界面的最后几行复制粘贴以下代码，其中path就是之前设置的gcc-9.4.0-build的地址。最后输入以下代码使得配置的环境在这个终端生效。输入完成后按ESC键，然后输入。
【计算机视觉 | 目标检测 | 图像分割】Grounded Segment Anything：Grounding DINO + Segment Anything Model (SAM)介绍
wzk4869的博客
09-19 3668
【计算机视觉 | 目标检测 | 图像分割】Grounded Segment Anything：Grounding DINO + Segment Anything Model (SAM)介绍
Grounded-Segment-Anything——linux版 问题讨论
m0_60501098的博客
01-28 564
解决linux部署Grounded-Segment-Anything遇到的相关问题
推荐文章：解锁视觉理解的无限可能 —— Grounded-Segment-Anything
gitblog_00195的博客
08-08 565
推荐文章：解锁视觉理解的无限可能 —— Grounded-Segment-Anything Grounded-Segment-AnythingGrounded-SAM: Marrying Grounding-DINO with Segment Anything & Stable Diffusion & Recognize Anything - Automatically Detect , Seg...
Lang-Seg：文本驱动的图像语义分割
m0_63642362的博客
10-07 2443
介绍论文 Language-driven Semantic Segmentation 中提出的 LSeg 文本驱动的图像语义分割模型，并加载官方提供的预训练参数实现模型的推理预测。
Grounded-Segment-Anything 项目常见问题解决方案
gitblog_09454的博客
09-13 511
Grounded-Segment-Anything 项目常见问题解决方案 Grounded-Segment-Anything Grounded-SAM: Marrying Grounding-DINO with Segment Anything & Stable Diffusion & Recognize Anythin...
Grounded-Segment-Anything浮现
04-02
### 关于 Grounded-Segment-Anything (Grounded-SAM) 模型 #### 功能概述 Grounded-Segment-Anything 结合了多个强大的开源工具，包括 **Segment Anything Model (SAM)** 和 **GroundingDINO**。它不仅能够自动检测和分割图像中的对象，还支持通过文本输入的方式指定特定的目标进行分割[^2]。此外，该项目还可以与其他模型集成，例如 Stable Diffusion 或 Recognize Anything，从而扩展其应用场景。 #### 项目目录结构及说明 项目的官方仓库提供了详细的文档和脚本，帮助开发者快速上手。以下是主要的目录及其用途： - `grounded_sam/`: 存放核心代码逻辑，实现了 SAM 和 GroundingDINO 的融合。 - `weights/`: 预训练权重文件存储位置，其中包含 SAM 的预训练模型权重文件链接[^5]。 - `examples/`: 提供了一些示例脚本，展示如何使用该框架完成不同的任务。 - `requirements.txt`: 列出了依赖项列表，便于安装环境。 可以通过访问项目主页获取更详尽的信息：[Grounded-Segment-Anything](https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Grounded-Segment-Anything)[^3]。 --- #### 安装与配置指南 为了成功部署 Grounded-SAM，需按照以下方法准备开发环境并加载必要的资源： 1. 创建虚拟环境并激活： ```bash python -m venv env source env/bin/activate ``` 2. 安装所需库： ```bash pip install torch torchvision opencv-python-headless numpy transformers ``` 3. 下载预训练权重文件至本地路径下（如 `./weights` 文件夹），具体可参考提供的下载地址。 4. 运行测试脚本来验证安装是否正常工作。如果遇到性能瓶颈，则可能是由于硬件资源不足引起[^4]。 --- #### 实现方式详解 Grounded-SAM 主要分为以下几个模块来实现目标检测与分割功能： 1. **文本到框映射**: 借助 GroundingDINO 将自然语言描述转化为对应的边界框坐标。 2. **实例级掩码生成**: 调用 Segment Anything Model 来基于上述得到的区域建议生产精确像素级别的掩膜。 3. （可选）进一步处理阶段: 如果涉及艺术创作等领域需求的话，可以引入额外组件比如 Style Transfer Networks 对结果做美化调整等操作。 下面给出一段简单的 Python 示例代码用于调用此 API 执行基本的任务: ```python from grounded_sam import SamPredictor, build_grounding_dino_model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 初始化 DINO 和 SAM predictor dino_model = build_grounding_dino_model() sam_predictor = SamPredictor() image_path = 'example.jpg' text_prompt = "a dog" # 加载图片 image_bgr = cv2.imread(image_path) image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 获取 bounding box from text prompt via grounding dino boxes = dino_model.predict_with_caption(image=image_rgb, caption=text_prompt) # 使用 sam predictor 得到 mask for box in boxes: masks, _, _ = sam_predictor.set_image_and_predict_mask(box=box, image=image_rgb) # 可视化最终效果 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(masks.sum(axis=-1), cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() ``` --- #### 性能优化技巧 对于希望提高 Mobile Segment Anything 表现的情况，量化技术是一个值得尝试的方向。例如采用 PyTorch 中内置函数对线性层部分实施动态量化以减少内存占用同时维持较高精度水平[^1]: ```python import torch.nn as nn from torch.quantization import quantize_dynamic model = ... # your original model instance here quantized_model = quantize_dynamic(model=model, qconfig_spec={nn.Linear}, dtype=torch.qint8) ``` 注意这仅适用于某些类型的神经网络架构；实际应用前应充分评估转换后的质量损失情况。 ---
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