SAM（segment anything）模型本地部署_sam部署

SAM（segment anything）模型环境配置和本地部署

1、下载官方源码

GitHub SAM 官方

git地址：https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git

2、环境配置

2.1创建虚拟环境

Anaconda Prompt：conda create -n <虚拟环境名称>

2.2激活虚拟环境

Anaconda Prompt：conda activate <虚拟环境名称>

2.3配置虚拟环境

2.3.1查看cuda版本

cmd指令：nvidia-smi

2.3.2选择适合cuda的pytorch版本

cuda和适配pytorch版本
根据电脑cuda版本，确定torch、torchvision版本、python版本

2.3.3安装虚拟环境

本机电脑cuda版本是12.3，比较新，所以我安装的是12.1。
pip一键安装方法参考如下链接，在pip指令中指定好版本，少踩很多坑。清华源默认下载cpu版本。我的电脑是4060显卡。
pip一键安装参考
Anaconda Prompt：

pip install torch==2.2.0+cu121 torchvision==0.17.0+cu121 torchaudio==2.2.0+cu121 -f https://downloa
d.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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安装过程

2.3.4segment anything环境安装

跳转到segment-anything路径下，运行指令：

pip install -e .
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安装过程

3、测试运行

python scripts/amg.py --checkpoint <path/to/checkpoint> --model-type <model_type> --input <image_or_folder> --output <path/to/output>
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运行过程

4、运行结果

运行原图

分割结果

4、官方模型

官方模型下载，包含三种