文章目录一、前言二、功能介绍2.1功能一2.2功能二2.3其他有趣的功能三、总结一、前言用Midjourney花一个小时做的项目logo图：解释一下logo的含义：一只坐在地上的马赛克风格的熊。坐在地面上是因为ground有地面的含义，然后分割后的图片可以认为是一种马赛克风格，而且马赛克谐音mask，之所以用熊作为logo主体，是因为项目主要示例的图片是熊。Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。二、功能介绍项目体验的地址为：https://github.com/I
SegmentAnything摘要体验地址论文地址代码地址这篇文章最近有点火，已经有1万多star了大规模数据集（超过10亿个mask）可以做zero-shot任务引言作者问了三个问题：图像分割成功取决于三个组成部分:任务、模型和数据。本文解决了以下关于图像分割的问题:什么任务可以实现零zero-shot泛化?相应的模型架构是什么?什么样的数据可以支持这个任务和模型任务在NLP和最近的计算机视觉中，基础模型是一个有前途的发展，它可以通过使用“提示”技术对新数据集和任务执行零次和少次学习。受此工作的启发，我们提出了可提示分割任务，其目标是在给定任何分割提示时返回有效的分割掩码（上图a）。提示符简
我在使用subprocess模块获取崩溃程序的输出时遇到问题。我正在使用python2.7和subprocess调用带有奇怪参数的程序以获得一些段错误为了调用程序，我使用以下代码:proc=(subprocess.Popen(called,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE))out,err=proc.communicate()printout,err被调用的是一个包含程序名称和参数的列表(一个包含随机字节的字符串，除了子进程根本不喜欢的NULL字节)当程序没有崩溃时，代码会运行并向我显示stdout和stderr，但是当它确实崩
我在使用subprocess模块获取崩溃程序的输出时遇到问题。我正在使用python2.7和subprocess调用带有奇怪参数的程序以获得一些段错误为了调用程序，我使用以下代码:proc=(subprocess.Popen(called,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE))out,err=proc.communicate()printout,err被调用的是一个包含程序名称和参数的列表(一个包含随机字节的字符串，除了子进程根本不喜欢的NULL字节)当程序没有崩溃时，代码会运行并向我显示stdout和stderr，但是当它确实崩
介绍使用MetaAI的SAM，并添加了一个基本界面来标记图像，并保存COCO格式的掩码。源码https://github.com/anuragxel/salt安装安装SAM；创建conda虚拟环境，使用condaenvcreate-fenvironment.yaml;安装coco-viewer来快速可视化标注结果。使用方法1、将图片放入到/images/*并且创建空目录/embeddings标签会自动保存在/annotations.json2、运行helpers脚本运行extract_embeddings.py来提取图像的中间特征运行generate_onnx.py来生成*.onnx文件，保存
论文名称：SegmentAnything论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643开源地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anythingdemo地址：SegmentAnything|MetaAI主要贡献：开发一个可提示的图像分割的基础模型，在一个广泛的数据集上预训练，解决新数据分布上的一系列下游分割问题1.Introduction1.1 任务通过使用‘prompt’技术对新的数据集和任务执行zeroshot和fewshot学习受到启发，提出可交互式图像分割模型，目标是在给定任何分割提示下返回一个有效的分
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
abstractReferringvideoobjectsegmentation(R-VOS)isanemergingcross-modaltaskthataimstosegmentthetargetobjectreferredbyalanguageexpressioninallvideoframes.Inthiswork,weproposeasimpleandunifiedframeworkbuiltuponTransformer,termedReferFormer.Itviewsthelanguageasqueriesanddirectlyattendstothemostrelevantr
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我有一个计算几何问题，我觉得应该有一个相对简单的解决方案，但我想不通。我需要确定由几条线段定义的区域的非凸轮廓。我知道各种非凸壳算法(例如alpha形状)，但我不需要完全通用的算法，因为线段在大多数情况下定义了唯一的解决方案。正如@Jean-FrançoisCorbett所指出的，在某些情况下存在多种解决方案。我显然需要更多地考虑我的定义。但是，我想做的是逆向工程并使用专有文件格式，这样我就可以对自己和其他人收集的数据进行基本分析。文件格式很简单，但确定他们用来定义边界的算法要困难得多。加入许多会导致非唯一解决方案的边缘情况会导致相关软件在没有警告的情况下崩溃或静默无法读取文件。因此，
