【亲测免费】 FastSAM项目安装与使用指南

目录结构及介绍

在克隆了FastSAM仓库之后, 你会看到以下主要目录：

assets - 包含一些示例资源文件。
examples - 演示如何使用FastSAM进行分割的例子。
fastsam - 主要代码库，其中包括模型实现和其他辅助功能。
images - 输入图像的存放目录。
output - 分割结果将保存在此目录下。
ultralytics - YOLOv8相关代码及集成FastSAM的部分。
utils - 包含各种实用工具函数。

其余几个文件的作用如下:

• gitignore: 忽略某些不需要提交到版本控制系统的文件类型。
• Inference.py: 主要的推理脚本。
• LICENSE: 开源许可证协议。
• README.md: 项目的说明文档。
• app_gradio.py: Gradio应用入口用于web界面交互。
• cog.yaml: Cloud Object Storage描述文件。
• predict.py: 预测脚本入口。
• requirements.txt: 安装依赖所需的包列表。
• segpredict.py: 具体的预测逻辑处理脚本。
• setup.py: Python包构建和发布所需的信息。

启动文件介绍

Inference.py

这个脚本是FastSAM的核心部分，用来加载模型并运行推断任务。它可以接受不同的参数如输入图像路径、设备（CPU/GPU）、以及是否使用retina masks等设置，以产生更准确或快速的结果。

app_gradio.py

该脚本利用Gradio库创建了一个交互式Web应用程序，允许用户上传图片并直观地查看FastSAM的分割效果。这非常适合演示目的或者对于没有编程经验的人来说进行初步测试。

predict.py 和 segpredict.py

两个脚本负责处理实际的预测过程。predict.py作为入口点，接收来自命令行或GUI的输入；而segpredict.py则专注于执行图像分割的实际算法工作流。

配置文件介绍

在FastSAM目录中并没有单独的传统意义上的配置文件（例如.ini, .json, 或者 .yaml文件）。然而，Inference.py, predict.py, 以及 segpredict.py 等脚本内部定义了一些可调参数，这些可以视为“配置”选项。具体包括：

• device: 指定计算设备（默认为cpu），可以选择cuda来使用GPU加速。
• imgsz: 图像大小，在预处理阶段对输入图像进行缩放，推荐值为1024。
• conf: 置信度阈值，只有当检测出的对象有超过此阈值的置信度时才会被保留，默认值为0.4。
• iou: IOU阈值，用于非极大值抑制(NMS)，避免重复的边界框，默认值为0.9。

为了更改这些设置，你需要编辑上述脚本中的相应变量赋值语句。尽管不那么直观或便捷，但这种方式提供了一种灵活调整行为以适应特定需求的方式，尤其是对于开发人员而言。

总之，通过遵循以上概述的内容，你应该能够顺利地安装并充分利用FastSAM项目来进行图像分割任务，无论是手动操作还是通过提供的Web界面体验其强大功能。