segment-anything-model

Segment Anything Model to uniwersalny model do segmentacji obrazów, który rozpoznaje i wyodrębnia obiekty na dowolnych zdjęciach bez konieczności trenowania. Zamiast tradycyjnych metod wymagających danych treningowych dla każdej domeny, SAM pracuje z punktami, ramkami lub maskami jako wskazówkami – lub automatycznie generuje maski wszystkich obiektów na raz. Idealny do budowania narzędzi do adnotacji, przygotowywania danych treningowych dla innych modeli wizji komputerowej, pracy z obrazami medycznymi, satelitarnymi czy specjalistycznymi. Model dostępny w trzech rozmiarach – od szybkiego ViT-B po precyzyjny ViT-H.

1. Zainstaluj Segment Anything Model z repozytorium GitHub poleceniem pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git. Opcjonalnie dodaj biblioteki pomocnicze: pip install opencv-python pycocotools matplotlib, lub jeśli wolisz pracować przez transformers, zainstaluj pip install transformers.

2. Pobierz wstępnie wytrenowany model (checkpoint). Dostępne są trzy wersje: ViT-B dla szybkości, ViT-L dla równowagi, lub ViT-H dla najwyższej precyzji. Wybór zależy od Twoich wymagań wydajności i dokładności.

3. Przygotuj obraz, który chcesz segmentować. SAM działa z dowolnymi formatami obrazów – zdjęciami naturalnymi, medycznymi, satelitarnymi czy innymi domenami specjalistycznymi.

4. Wybierz sposób wskazania obiektów do segmentacji: użyj punktów (klikając na obiekty), narysuj ramkę wokół obiektu, lub podaj wcześniejszą maskę jako wskazówkę. Alternatywnie pozwól modelowi automatycznie wygenerować maski wszystkich obiektów na obrazie bez dodatkowych wskazówek.

5. Uruchom model na przygotowanym obrazie i otrzymaj maski segmentacyjne dla wybranych lub wszystkich obiektów. Wyniki możesz wizualizować, eksportować do formatów COCO lub wykorzystać w kolejnych etapach przetwarzania.

6. Jeśli planujesz wdrożenie na urządzeniach brzegowych lub w przeglądarce, wyeksportuj model do formatu ONNX, który zapewnia kompatybilność i optymalizację dla różnych platform.