대규모 모델 프롬프트 분할

기능: Segment Anything 모델을 사용하고, 이미지 분할을 위해 상자 또는 점 프롬프트를 입력합니다. 이 모델은 segment-anything 파이썬 라이브러리에 의존합니다. 설치되지 않은 경우 Qianyi의 pypi 소스에서 `pip install segment-anything`을 사용하여 설치해야 합니다.

입력 매개변수:

이름 유형 유효 범위 기본값 의미

상

ColorImage

없음

없음

이미지 입력, RGB 채널의 색상 이미지가 필요합니다.

힌트 포인트 목록

List

없음

없음

(np.ndarray 또는 None): Nx2 배열, 배열의 각 줄은 힌트 픽셀 위치 (X, Y) 를 나타냅니다.

툴팁 목록

List

없음

없음

(np.ndarray 또는 None): Nx4x2 배열, 배열의 각 행은 프롬프트 상자의 네 지점의 좌표를 나타내며 왼쪽 상단 모서리와 오른쪽 하단 모서리는이 계산에 따라 계산됩니다.

출력 매개변수:

이름 유형 유효 범위 기본값 의미

테스트 결과

DetectInstance

없음

{}

경계 상자, 분류 체계, 점수 및 다각형 반환.

매개변수 설정:

이름 유형 유효 범위 기본값 의미

가중치 파일

File

['.pth']

없음

모델 파일. 모델은 모델 유형에 해당해야 합니다. 공식 모델 다운로드 경로는 다음과 같습니다: Base 모델: http://10.10.10.98:9000/inference/sam/sam_vit_b_01ec64.pth, Large 모델: http://10.10.10.98:9000/inference/sam/sam_vit_l_0b3195.pth, Huge 모델: http://10.10.10.98:9000/inference/sam/sam_vit_h_4b8939.pth

모델 유형

String

['vit_b', 'vit_l', 'vit_h']

vit_b

모델 유형.

GPU를 활성화하다

Bool

없음

False

GPU를 추론에 사용할지 여부를 설정합니다. GPU가 켜져 있으면 컴퓨터에 그래픽 카드 환경이 있어야 합니다.

신빙성 임계값

Float

[0.0, 1.0]

0.5

감지 임계값.

여러 결과 출력

Bool

없음

False

각 프롬프트에 대해 여러 결과를 출력할지 여부, true인 경우 각 프롬프트는 3개의 마스크를 출력하고 false인 경우 하나만 출력합니다.

카테고리 이름

String

['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '26', '27', '28', '29']

0

장면에 따라 카테고리 이름을 설정하여 필터링과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.