Annuncio
relativo a: SamAmpia Gamma di Prodotti SAM A Prezzi Vantaggiosi. Risparmia Ora. Fornitura di Componenti e Parti Industriali da 75 anni. Oltre 700.000 Prodotti in Stock.
Risultati di ricerca
Il Sindacato Autonomo dei Militari è la prima Associazione Professionale a Carattere Sindacale tra militari Interforze, a seguito della L. 46/2022, ad essere stata iscritta all’ Albo Ministeriale ed autorizzata a operare a difesa dei diritti di tutto il personale militare.
2 set 2019 · Sue sta preparando una pizza deliziosa, ma Sam esige che sia ... dolce! Guarda il video per scoprire come soddisfa la sua golosità e prepara un piatto molto ambiguo. Iscriviti al canale di Sam...
- 9 min
- 42,8M
- SAM LO SLIME SAPUTELLO
Qui puoi trovare le più belle compilation di canzoni e cartoni per bambini: A Ram Sam Sam + 39 minutiSe vuoi ricevere una notifica alla pubblicazione di ogni...
- 40 min
- 136,2M
- HeyKids - Canzoni Per Bimbi
Benvenuto sul canale italiano ufficiale di Sam il Pompiere! Sam il pompiere è l'eroe che ognuno vorrebbe avere come vicino di casa.
Soccorso aereo! | Sam il pompiere ufficiale | Cartone animato per bambini5.9K visualizzazioni- Praca zespołowa! | Sam il pompiere ufficiale | Cartone animato per bambini7.8K visualizzazioni
- Un altro giorno, un altro salvataggio! | Sam il pompiere ufficiale | Cartone animato per bambini4K visualizzazioni
- Bloccato a testa in giù! | Sam il pompiere ufficiale | Cartone animato per bambini479 visualizzazioni
- Sam salva una foresta! | Sam il Pompiere | Cartone7.3K visualizzazioni
- Ripreso dalla telecamera! | Sam il Pompiere | Cartone3.3K visualizzazioni
- Incendi boschivi | Sam il Pompiere - Episodi nuovi | Cartoni animati7.6K visualizzazioni
- Un piano astuto! | Nuovi episodi di Sam il pompiere italiano7.2K visualizzazioni
- Giornata in spiaggia! | Sam il Pompiere | Cartone5.1K visualizzazioni
- La festa va male | Sam il Pompiere | Cartoni animati7.2K visualizzazioni
- Overview
- Installation
- Getting Started
- ONNX Export
- Model Checkpoints
- Dataset
- License
- Contributing
- Contributors
- Citing Segment Anything
Meta AI Research, FAIR
Alexander Kirillov, Eric Mintun, Nikhila Ravi, Hanzi Mao, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Tete Xiao, Spencer Whitehead, Alex Berg, Wan-Yen Lo, Piotr Dollar, Ross Girshick
[Paper] [Project] [Demo] [Dataset] [Blog] [BibTeX]
The Segment Anything Model (SAM) produces high quality object masks from input prompts such as points or boxes, and it can be used to generate masks for all objects in an image. It has been trained on a dataset of 11 million images and 1.1 billion masks, and has strong zero-shot performance on a variety of segmentation tasks.
The code requires python>=3.8, as well as pytorch>=1.7 and torchvision>=0.8. Please follow the instructions here to install both PyTorch and TorchVision dependencies. Installing both PyTorch and TorchVision with CUDA support is strongly recommended.
Install Segment Anything:
or clone the repository locally and install with
The following optional dependencies are necessary for mask post-processing, saving masks in COCO format, the example notebooks, and exporting the model in ONNX format. jupyter is also required to run the example notebooks.
First download a model checkpoint. Then the model can be used in just a few lines to get masks from a given prompt:
or generate masks for an entire image:
Additionally, masks can be generated for images from the command line:
See the examples notebooks on using SAM with prompts and automatically generating masks for more details.
SAM's lightweight mask decoder can be exported to ONNX format so that it can be run in any environment that supports ONNX runtime, such as in-browser as showcased in the demo. Export the model with
See the example notebook for details on how to combine image preprocessing via SAM's backbone with mask prediction using the ONNX model. It is recommended to use the latest stable version of PyTorch for ONNX export.
Three model versions of the model are available with different backbone sizes. These models can be instantiated by running
Click the links below to download the checkpoint for the corresponding model type.
•default or vit_h: ViT-H SAM model.
•vit_l: ViT-L SAM model.
See here for an overview of the datastet. The dataset can be downloaded here. By downloading the datasets you agree that you have read and accepted the terms of the SA-1B Dataset Research License.
We save masks per image as a json file. It can be loaded as a dictionary in python in the below format.
Image ids can be found in sa_images_ids.txt which can be downloaded using the above link as well.
To decode a mask in COCO RLE format into binary:
The model is licensed under the Apache 2.0 license.
See contributing and the code of conduct.
The Segment Anything project was made possible with the help of many contributors (alphabetical):
Aaron Adcock, Vaibhav Aggarwal, Morteza Behrooz, Cheng-Yang Fu, Ashley Gabriel, Ahuva Goldstand, Allen Goodman, Sumanth Gurram, Jiabo Hu, Somya Jain, Devansh Kukreja, Robert Kuo, Joshua Lane, Yanghao Li, Lilian Luong, Jitendra Malik, Mallika Malhotra, William Ngan, Omkar Parkhi, Nikhil Raina, Dirk Rowe, Neil Sejoor, Vanessa Stark, Bala Varadarajan, Bram Wasti, Zachary Winstrom
If you use SAM or SA-1B in your research, please use the following BibTeX entry.
Segment Anything Model (SAM): a new AI model from Meta AI that can "cut out" any object, in any image, with a single click. SAM is a promptable segmentation system with zero-shot generalization to unfamiliar objects and images, without the need for additional training. Try the demo. The research.
<link rel="stylesheet" href="styles.00272ca0457e4926.css"> <iframe title="Google Tag Manager" src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-MM985ZZ>m_auth ...
Annuncio
relativo a: SamAmpia Gamma di Prodotti SAM A Prezzi Vantaggiosi. Risparmia Ora. Fornitura di Componenti e Parti Industriali da 75 anni. Oltre 700.000 Prodotti in Stock.
