基于上下文的单次图像分割解决方案
SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型,它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分 割掩码,并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。
seggpt-vit-large项目是基于SegGPT模型的实际应用。SegGPT模型由Xinlong Wang、Xiaosong Zhang、Yue Cao、Wen Wang、Chunhua Shen和Tiejun Huang提出,论文标题是《SegGPT: Segmenting Everything In Context》。这个模型致力于在给定上下文中进行图像分割。
SegGPT模型利用了一种仅解码(类似GPT)的Transformer架构,专门用于生成分割掩码。该模型的输入包括一张待分割的图像、一张提示图像以及对应的提示掩码。其一大特点是具备卓越的一次性(one-shot)结果:在COCO-20数据集上取得了56.1的平均交叉并集(mIoU),在FSS-1000数据集上达到了85.6的mIoU。
SegGPT模型主要用于一次性图像分割任务。在这些任务中,用户只需提供一张示例图像和其分割掩码,即可在其他相似图像上自动生成分割结果。这使其在需要快速分割新对象的应用中非常有效。不过,用户需注意的是,该模型原始实现仍有部分限制。
要使用SegGPT模型进行一次性语义分割,用户需要使用相关的Python库和工具。以下是基本的使用示例:
import torch from datasets import load_dataset from transformers import SegGptImageProcessor, SegGptForImageSegmentation model_id = "BAAI/seggpt-vit-large" image_processor = SegGptImageProcessor.from_pretrained(checkpoint) model = SegGptForImageSegmentation.from_pretrained(checkpoint) dataset_id = "EduardoPacheco/FoodSeg103" ds = load_dataset(dataset_id, split="train") # Number of labels in FoodSeg103 (not including background) num_labels = 103 image_input = ds[4]["image"] ground_truth = ds[4]["label"] image_prompt = ds[29]["image"] mask_prompt = ds[29]["label"] inputs = image_processor( images=image_input, prompt_images=image_prompt, prompt_masks=mask_prompt, num_labels=num_labels, return_tensors="pt" ) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) target_sizes = [image_input.size[::-1]] mask = image_processor.post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes, num_labels=num_labels)[0]
在这个示例中,用户首先加载了一个名为EduardoPacheco/FoodSeg103的数据集,并挑选其中的图像及其相应的标签作输入与提示。之后,通过SegGpt模型处理这些图像以生成分割掩码。
如果在学术出版物中引用了该模型,推荐使用以下BibTeX格式:
@misc{wang2023seggpt, title={SegGPT: Segmenting Everything In Context}, author={Xinlong Wang and Xiaosong Zhang and Yue Cao and Wen Wang and Chunhua Shen and Tiejun Huang}, year={2023}, eprint={2304.03284}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }
总体来说,seggpt-vit-large项目提供了一个强大、创新的图像分割解决方案,适用于多种视觉任务,尤其是在计算资源有限的情境下。
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