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FastSAMをgoogle colabで試してみた
FastSAMとは
FastSAMとはMetaから出されたSAMを高速化したSegment Anything Modelです。ものすごい爆速
リンク
準備
Google Colabを開き、メニューから「ランタイム→ランタイムのタイプを変更」でランタイムを「GPU」に変更します。
環境構築
インストール手順です。
!git clone https://huggingface.co/spaces/An-619/FastSAM
%cd /content/FastSAM
!pip install -r requirements.txt
!pip install gradio
推論
(1) WebUI起動
google colabのfreeでは、1024pixはOOMになってしまうので、512pxで試しましょう。
165行目のexamples=[["assets/sa_8776.jpg", 512, True]],と変更して以下をします。
%cd /content/FastSAM
!python app.py
車の写真
女の子の写真
部屋の写真
ほえ、まじですごいんでねーかこれは
ポケモン
最後に
今回はSAMの高速化モデルであるFastSAMを試してみました。ultralyticsのモジュールとして利用できるのがgoodすぎる件。しかも部分検出の精度もえぐい上がってるかがするんですが気のせいですかね？もう画像認識系はこれで決まりかな。
今後ともLLM, Diffusion model, Image Analysis, 3Dに関連する試した記事を投稿していく予定なのでよろしくお願いします。
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