引子 之前分享过一篇SAM(感兴趣的,请移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/135479818?spm=1001.2014.3001.5502)环境搭建&推理测试,虽然话说Segment Anything,但是原始模型对于一些子领域的效果还是不尽如人意的。最近医学领域的分割引起了我的注意,调研了一圈,也想看看在医学领域是否有SAM,嘿,巧了,还真被我找到了。OK,让我们开始吧。 一、安装SAM环境 docker pull cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 docker run -it --gpus="1" --rm -v /datas/work/zzq/:/workspace cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 bash cd MedSAM git clone https://github.com/bowang-lab/MedSAM pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二、推理测试 1、下载模型后拷贝至work_dir/文件夹下 https://drive.google.com/drive/folders/1ETWmi4AiniJeWOt6HAsYgTjYv_fkgzoN 2、添加保存最终结果代码: python MedSAM_Inference.py 148行 添加 plt.savefig("result.jpg") 3、测试结果如下: 三、训练 1、下载预训练模型 https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_b_01ec64.pth 2、下载训练集 https://zenodo.org/records/7860267 3、训练 python train_one_gpu.py 4、模型转换 python utils/ckpt_convert.py
标签:SAM,python,推理,py,MedSAM,https,com,搭建 From: https://www.cnblogs.com/nick-algorithmer/p/18135132