Fastsam 镜像使用教程

FastSAM 官方Github链接：https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM

FastSAM Ultralytics官网链接：https://docs.ultralytics.com/zh/models/fast-sam/

1 项目介绍

快速分割任意模型 (FastSAM)是一个 CNN 分割任意模型，仅使用 SAM 作者发布的 SA-1B 数据集的 2% 进行训练。FastSAM 实现了与 SAM 方法相当的性能，但运行速度提高了 50 倍。

1.1 说明

该镜像适配与RTX40系列、3090、3080ti、P40

2 使用

推理模式分为Everything mode、Box prompt (xywh)以及Points prompt

2.1 Everything mode

推理

请下载预训练的权重检查点。将它放在/workspace/FastSAM-main/checkpoint文件夹中。（目前已经存放在该目录下，为FastSAM-x.pt）; 运行下面的命令来推理,得到的结果保存在/workspaceFastSAM-main/output1/下；

cd /workspace/FastSAM-main

python Inference.py --model_path /workspace/FastSAM-main/checkpoint/FastSAM-x.pt --img_path /workspace/FastSAM-main/images/dogs.jpg

2.2 Box prompt (xywh)

推理

请下载预训练的权重检查点。将它放在/workspace/FastSAM-main/checkpoint文件夹中。（目前已经存放在该目录下，为FastSAM-x.pt）; 运行下面的命令来推理,得到的结果保存在/workspaceFastSAM-main/output1/下；

cd /workspace/FastSAM-main

python Inference.py --model_path /workspace/FastSAM-main/checkpoint/FastSAM-x.pt --img_path /workspace/FastSAM-main/images/dogs.jpg --box_prompt "[[570,200,230,400]]"

2.3 Points prompt

推理

请下载预训练的权重检查点。将它放在/workspace/FastSAM-main/checkpoint文件夹中。（目前已经存放在该目录下，为FastSAM-x.pt）; 运行下面的命令来推理,得到的结果保存在/workspaceFastSAM-main/output1/下；

cd /workspace/FastSAM-main

python Inference.py --model_path /workspace/FastSAM-main/checkpoint/FastSAM-x.pt --img_path /workspace/FastSAM-main/images/dogs.jpg --point_prompt "[[520,360],[620,300]]" --point_label "[1,0]"