参考资料 ultralytics/models/sam/model.py
备注
该文件可在https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/models/ sam/model .py。如果您发现问题,请通过提交 Pull Request🛠️ 帮助修复。谢谢🙏!
ultralytics.models.sam.model.SAM
垒球 Model
SAM (分段 Anything Model)接口类。
SAM 是专为可提示的实时图像分割而设计的。它可与各种提示一起使用,如 边框、点或标签。该模型具有零镜头性能,并在 SA-1B 数据集进行训练。
源代码 ultralytics/models/sam/model.py
task_map
property
提供从 "分段 "任务到相应 "预测器 "的映射。
返回:
类型 | 说明 |
---|---|
dict
|
将 "分段 "任务映射到相应 "预测器 "的字典。 |
__call__(source=None, stream=False, bboxes=None, points=None, labels=None, **kwargs)
预测 "方法的别名。
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
source |
str
|
图像或视频文件的路径,或 PIL.Image 对象,或 numpy.ndarray 对象。 |
None
|
stream |
bool
|
如果为 True,则启用实时流媒体。默认为 "假"。 |
False
|
bboxes |
list
|
提示分割的边界框坐标列表。默认为 "无"。 |
None
|
points |
list
|
提示分割的点列表。默认为 "无"。 |
None
|
labels |
list
|
提示分割的标签列表。默认为 "无"。 |
None
|
返回:
类型 | 说明 |
---|---|
list
|
模型预测 |
源代码 ultralytics/models/sam/model.py
__init__(model='sam_b.pt')
使用预训练模型文件初始化SAM 模型。
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
model |
str
|
预训练SAM 模型文件的路径。文件扩展名应为 .pt 或 .pth。 |
'sam_b.pt'
|
加薪:
类型 | 说明 |
---|---|
NotImplementedError
|
如果模型文件扩展名不是 .pt 或 .pth。 |
源代码 ultralytics/models/sam/model.py
info(detailed=False, verbose=True)
记录有关SAM 型号的信息。
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
detailed |
bool
|
如果为 True,则显示模型的详细信息。默认为 "假"。 |
False
|
verbose |
bool
|
如果为 True,则在控制台上显示信息。默认为 True。 |
True
|
返回:
类型 | 说明 |
---|---|
tuple
|
包含模型信息的元组。 |
源代码 ultralytics/models/sam/model.py
predict(source, stream=False, bboxes=None, points=None, labels=None, **kwargs)
对给定的图像或视频源执行分割预测。
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
source |
str
|
图像或视频文件的路径,或 PIL.Image 对象,或 numpy.ndarray 对象。 |
所需 |
stream |
bool
|
如果为 True,则启用实时流媒体。默认为 "假"。 |
False
|
bboxes |
list
|
提示分割的边界框坐标列表。默认为 "无"。 |
None
|
points |
list
|
提示分割的点列表。默认为 "无"。 |
None
|
labels |
list
|
提示分割的标签列表。默认为 "无"。 |
None
|
返回:
类型 | 说明 |
---|---|
list
|
模型预测 |