Ghidarea SAM prin Prompturi Vizuale: Puncte Pozitive/Negative și Casete în Învață Computer Vision: YOLO, Segment Anything & Viziune Computațională

Tehnica de adăugare a punctelor de includere (etichetă 1) și de excludere (etichetă 0) pentru rafinarea măștii.

Sintaxă & invocare
masks, scores, logits = predictor.predict(point_coords=input_points, point_labels=input_labels)

Dacă primul click decupează prea mult, adăugarea unui punct negativ curăță zona nedorită:

import numpy as np

# Punctul 1 (verde, pe obiect): etichetă 1 (pozitiv)
# Punctul 2 (roșu, pe fundal): etichetă 0 (negativ)
puncte = np.array([[500, 375], [520, 410]])
etichete = np.array([1, 0])

masti, scoruri, _ = predictor.predict(
    point_coords=puncte,
    point_labels=etichete,
    multimask_output=False
)

Permite obținerea unor măști cu precizie de nivel chirurgical în câteva milisecunde.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Ghidarea SAM prin Prompturi Vizuale: Puncte Pozitive/Negative și Casete

Ai o întrebare despre Ghidarea SAM prin Prompturi Vizuale: Puncte Pozitive/Negative și Casete sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.