Grounded-SAM Demo部署搭建

最新推荐文章于 2025-04-10 01:00:00 发布
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分类专栏： AIGC 文章标签： 人工智能 图像分割 SAM grounded-sam grounding-dino 零样本 图像生成
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目录

1 环境部署

2 Grounded-SAM Demo安装

3 运行Demo

3.1 运行Gradio APP

3.2 Gradio APP操作

1 环境部署

由于SAM建议使用CUDA 11.3及以上版本，这里使用CUDA 11.4版本。

另外，由于整个SAM使用的是Pytorch开发，因此需要Python环境，这里使用conda环境，能够更方便地安装各依赖库。Python版本要求3.8及以上，这里使用Python3.8。使用conda安装Python3.8的过程如下。

（1）安装Anaconda

  1. 下载Anaconda
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
  1. 安装Anaconda
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x
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Grounded-SAM（最强Zero-Shot视觉应用）：本地部署及各个模块的全网最详细使用教程！
小小帅
02-18 9793
本篇文章主要对Grounded-SAM项目的部署以及使用进行讲解，目的是使读者可以直接参考文档去使用Grounded-SAM，而无需再去参考Github一步步自己去分析尝试（也算是我使用过程中的心得）。
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在CV和NLP领域，最近涌现出了许多跨模态的大模型，在处理图像和文本数据时取得了令人瞩目的成果。其中，生成模型是一类重要的模型，可以生成新颖的图像、文本或音频等内容，具有重要的实用价值。和，利用了最新的深度学习技术和模型架构，创造性地解决了图像生成、修复和编辑等问题，具有许多实际应用价值。具体来说， Inpaint Anything 主要用于实现物体移除、内容填补、场景替换等图像修复和编辑任务；Edit Everything 则是一个基于文本引导的图像生成和编辑系统；
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03-03 7024
grounded-sam官方demo本地部署，参照官方文档一步一步的操作发现还是有些问题，之后又参考了相关博客，基本已经能够运行，但有些细节还需指出。
实战篇-Grounded-SAM/GroundingDINO：如何在实际中文场景中提高检测性能~
小小帅
02-29 6824
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make dir###此处有一断点###有一断点。
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07-30 537
以上是本人根据自己电脑部署好在本地的所有文件信息。运行的文件为test1.py，其中图像的导入路径以及结果的保存路径都需要根据自己电脑实际路径情况修改即可。中间如有报错，环境中中缺什么包，那就 pip 安装什么就可以了。如果无法正常从Hugging Face 上在线下载，可以离线对该模型进行下载并导入。
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清理C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp目录下的临时文件的意思是删除计算机中存储在该目录下的临时文件。这些文件是计算机或应用程序在运行时创建的，它们可能包含不必要的或已过时的信息，占用计算机的存储空间。清理这些文件可以释放磁盘空间，提高计算机的性能。 以下是在Windows操作系统中清理C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp目录下的临时文件的步骤： 1.按下Win+R键打开运行窗口，输入%temp%并按下回车键，打开Temp文件夹。 2.按下Ctrl+A键选择所有文件，然后按下Shift+Delete键删除所有文件。 3.如果系统提示某些文件正在使用中，可以选择跳过这些文件并继续删除其他文件。 另外，也可以使用一些第三方的系统清理工具来清理临时文件，例如CCleaner等。
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