主要观点总结
文章介绍了Meta新开源的图像分割模型SegmentAnything Model（简称SAM模型），该模型被号称能够分割一切。文章提供了一系列操作指南，包括下载项目和模型、运行脚本进行模型训练和标注文件生成等。
关键观点总结
关键观点1: SAM模型简介及其影响力
文章开篇介绍了SAM模型的概况，它是一个图像分割模型，旨在实现任何物体的分割。在短短的开源一周内，其在GitHub上获得了24k的star，显示出其受欢迎的程度。
关键观点2: 下载项目和模型
文章提供了两个项目的下载链接以及SAM模型的下载链接，用户可以按照指示进行下载。
关键观点3: 运行脚本进行模型相关操作
文章详细指导了如何运行脚本进行模型的相关操作，包括提取嵌入、生成onnx模型等。
关键观点4: 标注文件生成和格式转换
文章介绍了如何使用提供的工具生成标注文件，并提供了将COCO标准格式转换为VOC格式的脚本例子。
文章预览
Meta开源了一个图像分割模型【SegmentAnything Model】，简称 SAM 模型，号称分割一切，在短短开源的一周内，截止今天Github已经24k的star了！ 1.下载项目 项目1：https://github.com/zhouayi/SAM-Tool 项目2：https://github.com/facebookresearch/segment-anything 下载SAM模型： https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth # cd到项目2的主目录下 python helpers\extract_embeddings.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --dataset-folder --device cpu # cd到项目2的主目录下 python helpers\generate_onnx.py --checkpoint-path sam_vit_h_4b8939.pth --onnx-model-path ./sam_onnx.onnx --orig-im-size 1080 1920 # cd到项目1的主目录下 python segment_anything_annotator.py --onnx-model-path sam_onnx.onnx --dataset-path --categories cat,dog # cd到项目1的主目录下 python cocoviewer.py -i -a \annotations.json 6.将保存的json格式转换为voc格式 该工具保存的标注文件格式为COCO标准格
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