FastSAM提示分割
功能: 使用FastSAM模型,输入boxes或points或语言提示进行图片的分割, 本模型依赖fastsam这一python库,若没装则需要在qianyi的pypi源中用pip install fastsam安装
输入参数:
名称 | 类型 | 合法范围 | 缺省值 | 含义 |
---|---|---|---|---|
图像 |
ColorImage |
无 |
无 |
输入图片,需要RGB通道的彩色图片 |
提示点列表 |
List |
无 |
无 |
(np.ndarray or None): Nx2的数组,数组每一行代表一个提示点像素位置(X, Y) |
提示框列表 |
Box2D |
无 |
无 |
(np.ndarray or None): Nx4x2的数组,数组每一行代表一个提示框的四个点的坐标,会根据此计算出其左上角和右下角进行计算 |
输出参数:
名称 | 类型 | 合法范围 | 缺省值 | 含义 |
---|---|---|---|---|
检测结果 |
DetectInstance |
无 |
{} |
返回包围框,分类,分数和polygon |
参数设置:
名称 | 类型 | 合法范围 | 缺省值 | 含义 |
---|---|---|---|---|
权重文件 |
File |
['.pt'] |
无 |
模型文件,模型需要与模型类型相对应,官方模型下载路径为 http://10.10.10.98:9000/inference/fast_sam/FastSAM-x.pt、 http://10.10.10.98:9000/inference/fast_sam/FastSAM-s.pt |
开启GPU |
Bool |
无 |
False |
设置是否使用GPU做推理, 若开启需要电脑具有显卡环境,本节点为了让其在1650显卡上运行GPU版本, 在后处理部分使用了CPU运行,以防止显存溢出。所以打开GPU的情况下,如果置信阈值较小,检测结果过多,进行后处理的时间会变长。 |
图像尺寸 |
Integer |
无 |
640 |
在运行分割时将图像缩放到的尺寸,默认640,也可用1024、512、256等2的幂次 |
置信阈值 |
Float |
[0.0, 1.0] |
0.5 |
检测阈值,此值越大分割出来结果越少后处理时间会更少,越小则分割出来结果越多,后处理时间会增加 |
IOU阈值 |
Float |
[0.0, 1.0] |
0.9 |
结果的IOU阈值,IOU大于此值时过滤掉目标 |
分割类型 |
String |
['box_prompt', 'point_prompt', 'text_prompt', 'everything'] |
box_prompt |
推荐box_prompt方法,选择使用box提示、points提示、文字提示还是分割一切,此参数的值需与输入的点、box、文字prompt对应,否则会默认分割everything |
类别名 |
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 |
可根据场景设置类别名称,以进行过滤等操作 |
面积阈值 |
Float |
[0.0, 10000000] |
100 |
通过mask面积过滤掉部分结果 |
提示词 |
String |
无 |
可根据图片内容和待分割目标进行设置,如:bag |
|
文字提示阈值 |
Float |
[0.0, 10] |
0.01 |
文字提示阈值,将文字检测结果过滤掉一部分低于得分的值,注意:此阈值并非结果图中显示的阈值, 一般不能设置太高 |