GPT
S

segment-anything-model-2

רץ בדפדפן

SkalskiPapache-2.02024-07-30

  • gradio

הדגמת רשת לחיתוך אוטומטי של עצמים מתוך תמונות על בסיס הדור השני של סגמנט אנית'ינג. מתאים למי שרוצה לבדוק את המודל ישירות בדפדפן בלי להתקין סביבת פיתוח.

  • הורדות בחודש
  • 146לייקים

מה זה

מעלים תמונה לתוך הממשק, בוחרים משקל של המודל ומצב עבודה, ומקבלים חזרה את אותה תמונה כשהעצמים שזוהו בתוכה מסומנים במסכות צבעוניות. אפשר לבחור גרסאות שונות של המודל, למשל גרסת tiny הקלה, ולהשתמש ברכיב פרומפטים כדי לסמן למודל מה לחתוך, או לתת לו לעבוד במצב יצירת מסכות מלא. העיבוד מאחורי הקלעים משתמש בספריית supervision של רובופלו כדי לשרטט את המסכות על גבי הפלט.

הממשק כולל דוגמאות מובנות מראש עם תמונות של כלבים שמוגדרות לרוץ על מצב מסכות אוטומטי. הן לא נשמרות במטמון אלא מעובדות מחדש כשלוחצים עליהן, כך שאפשר לראות ישר איך המודל מתמודד עם גבולות פרווה ורקעים מורכבים.

מתאים ל

  • בדיקת חיתוך אובייקטים

    בחינה מהירה של יכולת זיהוי הגבולות של המודל על גבי תמונות עצמאיות ישירות מהדפדפן.

  • השוואת גודלי משקלים

    מעבר בין משקלי המודל השונים בתפריט כדי לבדוק את הפשרה בין דיוק למהירות.

  • חילוץ מסכות עם פרומפט

    סימון נקודות ידני על גבי תמונה כדי לבודד עצם ספציפי מתוך הרקע.

איפה זה נופל

ההדגמה מתמקדת בעיבוד תמונות בודדות בלבד, למרות שהמודל עצמו פותח במקור גם עבור וידאו. מי שמחפש לבדוק עקיבה אחרי אובייקטים ברצף פריימים לא יוכל לעשות את זה כאן. בנוסף, הדוגמאות המובנות מוגדרות על גרסת tiny, כך שרמת הדיוק המוצגת בהן נמוכה יותר ממה שמשקלים כבדים יותר מסוגלים לתת. כדאי לבדוק תמונות עמוסות משלכם ולא להסתמך רק על תוצאות הכלבים המוצגות.

שאלות
נפוצות

האם השימוש באפליקציה עולה כסף?

לא, השימוש בעמוד פתוח לגמרי ואינו דורש תשלום. אין צורך להזין פרטי אשראי או לפתוח חשבון כדי לבדוק את התמונות. כל המשאבים מוקצים ישירות דרך הדפדפן במסגרת ההרצה.

מה קורה לתמונות שמעלים לממשק?

התמונות נשלחות לעיבוד על גבי שרת הענן שמריץ את המודל כדי להפיק את המסכות. אין התחייבות בממשק לגבי מדיניות שמירת קבצים בשרת. אם יש לכם מידע רגיש או פרטי, עדיף לא להעלות אותו כאן.

כמה זמן לוקח לכל תמונה להתעבד?

העיבוד רץ על מאיץ A10G ולוקח בדרך כלל שניות בודדות. לפעמים יש עיכוב קל בתחילת הפעולה אם המאיץ הגרפי היה כבוי וצריך להתעורר. דוגמאות התמונות המובנות אינן שמורות במטמון ורצות מחדש בכל לחיצה.

האם אפשר להריץ את הדף הזה על מחשב מקומי?

כן, הקוד בנוי בעזרת גרדיו וזמין תחת רישיון אפאצ'י 2.0. אפשר להוריד את הקוד, להתקין את הספריות הנדרשות ולהריץ אותו מקומית. לצורך ביצועים סבירים במחשב המקומי תצטרכו כרטיס מסך תומך.

במה ההדגמה הזו שונה מהיכולות המלאות של המודל?

הממשק כאן מציג חיתוך על גבי תמונות בלבד ומשתמש בספריית supervision להצגת המסכות. המודל המקורי יודע לעבוד גם על קטעי וידאו ולעקוב אחרי עצמים לאורך זמן. כאן היכולת הזו לא הוטמעה והבדיקה מוגבלת לתמונות בודדות.

איך משתמשים

טוענים תמונה מהמחשב או בוחרים באחת מדוגמאות הכלבים, מוודאים שנבחרו משקלי המודל והמצב הרצוי, ולוחצים על כפתור השליחה. ההרצה מתבצעת על מעבד גרפי מסוג A10G שמוקצה לפי דרישה דרך זירו ג'יפייו. זה אומר שאם המעבד היה במצב שינה תצטרכו להמתין כמה שניות להקצאת החומרה, אבל העיבוד עצמו מהיר ברגע שהוא מתחיל. אין צורך בהרשמה או התחברות כדי להריץ.

הרישיון

הקוד מופץ תחת רישיון אפאצ'י 2.0, שמאפשר שימוש חופשי כולל שימוש מסחרי והתאמה אישית. הרישיון חל על קוד ההדגמה עצמו. לגבי תמונות שאתם מעלים, הן מועברות לעיבוד על גבי השרת שמריץ את החומרה ולא מפורט בממשק אם הן נשמרות מעבר לזמן הריצה.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗