1.下载项目项目1：https://github.com/zhouayi/SAM-Tool项目2：https://github.com/facebookresearch/segment-anythinggitclonehttps://github.com/zhouayi/SAM-Tool.gitgitclonehttps://github.com/facebookresearch/segment-anything.gitcdsegment-anythingpipinstall-e.下载SAM模型：https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/s

 环境配置：Ubuntu18.04+Rosmelodic+Gazebo9 || 下载编译无误后进行以下操作目录1开启Gazebo仿真2开启LIO-SAM算法3开启键盘控制节点4致谢1开启Gazebo仿真roslaunchscout_gazeboscout_gazebo.launch错误1：(版本问题)Error[Converter.cc:151]UnabletoconvertfromSDFversion1.7to1.6解决方案：将.world文件中第一行的改为即可gazebo运行报错：UnabletoconvertfromSDFversion1.7to1.6_AIChen的博客-CSDN博客_

关注公众号，发现CV技术之美上周，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。很多计算机视觉从业者惊呼“这下CV真的不存在了，快跑！”。但是SAM模型真的是强悍到可以“分割一切”了吗？它在哪些场景或任务中还不能较好地驾驭呢？研究社区已经有一些相关工作对这一问题进行探索，今天向大家介绍一篇昨天刚出的技术报告：SAMStrugglesinConcealedScenes--EmpiricalStudyon"SegmentAnything"。     论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.06022该技术报告选择了在伪装物体

SAM是Mata发布的“SegmentAnythingModel”可以准确识别和提取图像中的对象。它可以分割任何的图片，但是如果需要分割特定的物体，则需要需要点、框的特定提示才能准确分割图像。所以本文将介绍一种称为GroundingDino的技术来自动生成SAM进行分割所需的框。除了分割以外，我们还可以通过将SAM与GroundingDino和StableDiffusion相结合，获得高度准确图像分割结果，并且对分割后的图像进行细微的更改。下面就是我们需要的所有的包：`%cd/content!gitclonehttps://github.com/IDEA-Research/Grounded-S

是的，原来的ChatGPT机器人樱木，倒下了非常可惜。原本的初衷，是想拉近每一位读者，与高科技之间的距离。但红线就在那里，碰不得‍‍‍之后，我没有死心，想突破下，但见到大批微信机器人倒下后，我醒了。这事儿不简单。懂得都懂，这儿就不展开了‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍幸好，飞书还留着口子。但，我预判，窗口期也不会太长。于是我花了3个小时，重新搭出来一套飞书版的ChatGPT对话机器人-SAM，给朋友们体验‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍很多朋友对高科技总是嗤之以鼻，认为这又是一次和"元宇宙"一样的炒作。还有朋友体验了ChatGPT后，依然嘲笑，"就这，也配叫智能？"‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

是的，原来的ChatGPT机器人樱木，倒下了非常可惜。原本的初衷，是想拉近每一位读者，与高科技之间的距离。但红线就在那里，碰不得‍‍‍之后，我没有死心，想突破下，但见到大批微信机器人倒下后，我醒了。这事儿不简单。懂得都懂，这儿就不展开了‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍幸好，飞书还留着口子。但，我预判，窗口期也不会太长。于是我花了3个小时，重新搭出来一套飞书版的ChatGPT对话机器人-SAM，给朋友们体验‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍很多朋友对高科技总是嗤之以鼻，认为这又是一次和"元宇宙"一样的炒作。还有朋友体验了ChatGPT后，依然嘲笑，"就这，也配叫智能？"‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

文章目录SegmentAnythingModel(SAM)模型解读相关资料Abstract摘要SegmentAnythingTaskTaskPre-trainingZero-shottransferSegmentAnythingModelImageencoderPromptencoderMaskdecoderSegmentAnythingDataEngineAssisted-manualstageSemi-automaticstageFullyautomaticstageSegmentAnythingModel(SAM)模型代码复现开发环境使用点标记预测单点标记预测多点标记预测使用框标记预测单

一，前言最近Open-mmlab开源了Playground项目，将最近引起CV界轰动的SAM(SegmentAnythingModel)模型和Open-mmlab多个视觉框架相结合，可实现多种视觉任务的自动标注，本文将采用Open-mmlab的Playground开源项目，使用SAM和LabelStudio，实现分割任务的半自动标注。1，Playground官方GitHub地址：https://github.com/open-mmlab/playground2，SAM官方GitHub地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything二

上篇文章已经全局初步介绍了SAM和其功能，本篇作为进阶使用。文章目录0.前言1.SAM原论文1️⃣名词：提示分割，分割一切模型，数据标注，零样本，分割一切模型的数据集2️⃣Introduction3️⃣Task:promptablesegmentation4️⃣Model:SegmentAnythingModel5️⃣Data:dataengine&dataset2.代码实战1️⃣配环境2️⃣装包3️⃣下载权重版本4️⃣代码5️⃣会有报错3.SAM相关论文🍏SegmentinganythingalsoDetectanything🍐SegmentEverythingEverywhereAllat

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