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2025年1月2日 · SAM公开了这个SA-1B数据集，包含1千万张图片和11亿个掩码，数据被划分为1100个tar压缩包，每个10G。 图片和标注文件（json）在同一个文件夹下。 每张图片对应一个json文件，就后缀不同。

其实SAM就是一个比较经典的encoder-decdoder架构，source image编码成embedding，然后通过decoder对每个像素进行分类，从而完成segmentation。 那么，为什么说SAM可以做为backbone model？这个idea可以从两个角度来验证：

2024年6月19日 · 我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存

2023年11月7日 · Meta发布一种新的语义分割模型，Segment Anything Model (SAM)。仅仅3天时间该项目在Github就收获了1.8万个star,火爆程度可见一斑。有人甚至称之为CV领域的GPT时刻。SAM都做了什么让大家如此感兴趣？

import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor image = cv2.imread('notebooks/images/truck.jpg') image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) sam_checkpoint = "models/sam_vit_b_01ec64.pth" model_type = "vit_b" device = "cuda" sam …

使用matplotlib显示出单张掩码，只保存面积大于一个阈值的掩码图片. import os . path, file_full_name = os.path.split(full_path) . file_name, 后缀名 = os.path.splitext(file_full_name) . return path,file_name,后缀名 . import os . dir = os.path.exists(path) . if not dir: . os.makedirs(path) . for index,mask in enumerate(masks): . mask_segmentation = mask['segmentation'] # 获取mask .

2024年12月24日 · 基于opencv 窗口的分割标注工具，读取bmp,jpg,jpeg等图像，标注结果保存为png格式图像，适用于图像分割网络。 使用 sam 进行 标注 ，并生成掩膜图和样本图的进一步demo

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