本地部署segment-anything
时间: 2025-01-20 17:56:09 浏览: 77
### 如何在本地环境部署 Segment Anything 模型
#### 创建并激活Python虚拟环境
为了确保依赖项不会影响其他项目,在开始之前建议创建一个新的 Python 虚拟环境。
```bash
python -m venv sam_env
source sam_env/bin/activate # Linux 或 macOS
sam_env\Scripts\activate # Windows
```
#### 安装必要的库和工具
安装 PyTorch 和 torchvision 是必不可少的一步,因为这些是构建深度学习应用程序的基础组件。对于特定版本的选择取决于硬件支持情况以及是否启用了 CUDA 加速功能[^1]。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
#### 获取源码与预训练权重文件
克隆官方 GitHub 仓库来获取最新的 SAM (Segment Anything Model) 的实现代码,并下载对应的模型参数用于后续测试验证工作。
```bash
git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
cd segment-anything
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth
```
#### 配置 Jupyter Notebook 环境以便于交互式开发
Jupyter 提供了一个非常友好的界面来进行实验性的编程尝试,特别是在处理图像分割这样的视觉任务时尤为方便。
```bash
pip install jupyter ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=sam_env
```
启动 notebook 并连接到刚才设置好的内核:
```bash
jupyter-notebook
```
#### 运行示例脚本进行初步检验
现在可以在 `notebooks` 文件夹下找到几个 `.ipynb` 文件作为入门指南,按照文档中的说明执行相应的单元格即可看到效果展示。
通过上述步骤应该能够在 Win11 上成功搭建起一个可用的 Segment Anything 开发平台。
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