
基于掩码预训练的实时 图像分割模型
EfficientSAM是一个基于掩码图像预训练的通用图像分割模型,支持点提示、框提示、全景分割和显著性检测等功能。该模型在保持高精度的同时显著提高了处理速度,已集成到多个开源工具中。项目提供在线演示和Jupyter notebook示例,便于研究人员和开发者快速上手和应用。
EfficientSAM:利用掩码图像预训练实现高效分割任何物体
[2024年1月12日] EfficientSAM的ONNX版本(包括单独的编码器和解码器)现已在Hugging Face Space上提供(感谢@wkentaro Kentaro Wada实现ONNX导出)
[2023年12月31日] EfficientSAM已集成到标注工具Labelme中(非常感谢Labelme团队和@wkentaro Kentaro Wada)
[2023年12月11日] EfficientSAM模型代码及检查点现已在此仓库中完全可用。示例脚本展示了如何使用检查点实例化模型并在图像上查询点。
[2023年12月10日] Grounded EfficientSAM演示现已在Grounded-Efficient-Segment-Anything上提供(非常感谢IDEA-Research团队和@rentainhe支持在Grounded-Segment-Anything下的grounded-efficient-sam演示)。
[2023年12月6日] EfficientSAM演示现已在Hugging Face Space上提供(非常感谢HF团队的所有支持)。
[2023年12月5日] 我们发布了EfficientSAM的torchscript版本并分享了一个colab。
在线演示和示例可在项目页面找到。
| 点提示 | ![]() |
| 框提示 | ![]() |
| 分割所有物体 | ![]() |
| 显著性 | ![]() |
EfficientSAM检查点可在此GitHub仓库的weights文件夹下获取。模型实例化和运行示例可在EfficientSAM_example.py中找到。
| EfficientSAM-S | EfficientSAM-Ti |
|---|---|
| 下载 | 下载 |
您可以直接使用带有检查点的EfficientSAM,
from efficient_sam.build_efficient_sam import build_efficient_sam_vitt, build_efficient_sam_vits
efficientsam = build_efficient_sam_vitt()
笔记本在这里共享
如果您在研究或应用中使用EfficientSAM,请使用以下BibTeX进行引用:
@article{xiong2023efficientsam, title={EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything}, author={Yunyang Xiong, Bala Varadarajan, Lemeng Wu, Xiaoyu Xiang, Fanyi Xiao, Chenchen Zhu, Xiaoliang Dai, Dilin Wang, Fei Sun, Forrest Iandola, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra}, journal={arXiv:2312.00863}, year={2023} }


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