库名称：transformers 流水线标签：掩码生成 许可证：apache-2.0 标签：

• 视觉

高质量分割一切模型（SAM-HQ）模型卡

SAM-HQ与原版SAM模型的架构对比，展示了高质量输出令牌和全局-局部特征融合组件。

目录

0. 摘要
1. 模型详情
2. 使用方法
3. 引用

摘要

SAM-HQ（高质量分割一切模型）是Segment Anything Model（SAM）的增强版本，能够从输入提示（如点或框）生成更高质量的对象掩码。虽然SAM在1100万张图像和11亿个掩码的数据集上进行了训练，但其掩码预测质量在许多情况下仍有不足，尤其是在处理具有复杂结构的对象时。SAM-HQ以最少的额外参数和计算成本解决了这些限制。

该模型擅长生成高质量的分割掩码，即使对于具有复杂边界和细微结构的对象，原版SAM模型往往难以处理。SAM-HQ保留了SAM原有的可提示设计、效率和零样本泛化能力，同时显著提高了掩码质量。

模型详情

SAM-HQ在原版SAM架构的基础上进行了两项关键创新，同时保留了SAM的预训练权重：

1. 高质量输出令牌：一个可学习的令牌，注入到SAM的掩码解码器中，负责预测高质量掩码。与SAM原有的输出令牌不同，该令牌及其相关的MLP层经过专门训练，以生成高度准确的分割掩码。

2. 全局-局部特征融合：SAM-HQ不仅将高质量输出令牌应用于掩码解码器特征，还首先将这些特征与早期和最终的ViT特征融合，以改进掩码细节。这结合了高级语义上下文和低级边界信息，从而实现更准确的分割。

SAM-HQ在精心挑选的44K精细掩码数据集（HQSeg-44K）上进行了训练，该数据集从多个来源编译而来，具有极其准确的标注。训练过程仅需8个GPU上的4小时，相比原版SAM模型增加了不到0.5%的参数。

该模型已在10个不同的分割数据集上进行了评估，涵盖了各种下游任务，其中8个数据集采用零样本迁移协议进行评估。结果表明，SAM-HQ能够生成比原版SAM模型显著更好的掩码，同时保持其零样本泛化能力。

SAM-HQ解决了原版SAM模型的两个关键问题：

1. 粗糙的掩码边界，常常忽略细微的对象结构
2. 在具有挑战性的情况下出现错误预测、断裂的掩码或较大误差

这些改进使得SAM-HQ特别适用于需要高度准确图像掩码的应用，例如自动标注和图像/视频编辑任务。

使用方法

提示掩码生成

from PIL import Image
import requests
from transformers import SamHQModel, SamHQProcessor

model = SamHQModel.from_pretrained("syscv-community/sam-hq-vit-base")
processor = SamHQProcessor.from_pretrained("syscv-community/sam-hq-vit-base")

img_url = "https://raw.githubusercontent.com/SysCV/sam-hq/refs/heads/main/demo/input_imgs/example1.png"
raw_image = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw).convert("RGB")
input_boxes = [[[306, 132, 925, 893]]]  # 图像的边界框

inputs = processor(raw_image, input_boxes=input_boxes, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model(**inputs)
masks = processor.image_processor.post_process_masks(outputs.pred_masks.cpu(), inputs["original_sizes"].cpu(), inputs["reshaped_input_sizes"].cpu())
scores = outputs.iou_scores

在生成掩码的其他参数中，您可以传递对象大致位置的2D坐标、包围对象的边界框（格式应为边界框右上和左下点的x、y坐标）、分割掩码。在撰写本文时，根据官方仓库，官方模型尚不支持传递文本作为输入。更多详情，请参考此笔记本，其中展示了如何使用模型的逐步指南，并附有可视化示例！

自动掩码生成

该模型可用于以“零样本”方式生成分割掩码，给定输入图像。模型会自动提示一个包含1024个点的网格，所有这些点都会输入到模型中。

流水线专为自动掩码生成而设计。以下代码片段演示了如何轻松运行它（在任何设备上！只需提供适当的points_per_batch参数）

from transformers import pipeline
generator = pipeline("mask-generation", model="syscv-community/sam-hq-vit-base", device=0, points_per_batch=256)
image_url = "https://raw.githubusercontent.com/SysCV/sam-hq/refs/heads/main/demo/input_imgs/example1.png"
outputs = generator(image_url, points_per_batch=256)

现在显示图像：

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

def show_mask(mask, ax, random_color=False):
    if random_color:
        color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0)
    else:
        color = np.array([30 / 255, 144 / 255, 255 / 255, 0.6])
    h, w = mask.shape[-2:]
    mask_image = mask.reshape(h, w, 1) * color.reshape(1, 1, -1)
    ax.imshow(mask_image)
    
plt.imshow(np.array(raw_image))
ax = plt.gca()
for mask in outputs["masks"]:
    show_mask(mask, ax=ax, random_color=True)
plt.axis("off")
plt.show()

完整示例与可视化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def show_mask(mask, ax, random_color=False):
    if random_color:
        color = np.concatenate([np.random.random(3), np.array([0.6])], axis=0)
    else:
        color = np.array([30/255, 144/255, 255/255, 0.6])
    h, w = mask.shape[-2:]
    mask_image = mask.reshape(h, w, 1) * color.reshape(1, 1, -1)
    ax.imshow(mask_image)
def show_box(box, ax):
    x0, y0 = box[0], box[1]
    w, h = box[2] - box[0], box[3] - box[1]
    ax.add_patch(plt.Rectangle((x0, y0), w, h, edgecolor='green', facecolor=(0,0,0,0), lw=2))  
def show_boxes_on_image(raw_image, boxes):
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.imshow(raw_image)
    for box in boxes:
      show_box(box, plt.gca())
    plt.axis('on')
    plt.show()
def show_points_on_image(raw_image, input_points, input_labels=None):
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.imshow(raw_image)
    input_points = np.array(input_points)
    if input_labels is None:
      labels = np.ones_like(input_points[:, 0])
    else:
      labels = np.array(input_labels)
    show_points(input_points, labels, plt.gca())
    plt.axis('on')
    plt.show()
def show_points_and_boxes_on_image(raw_image, boxes, input_points, input_labels=None):
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.imshow(raw_image)
    input_points = np.array(input_points)
    if input_labels is None:
      labels = np.ones_like(input_points[:, 0])
    else:
      labels = np.array(input_labels)
    show_points(input_points, labels, plt.gca())
    for box in boxes:
      show_box(box, plt.gca())
    plt.axis('on')
    plt.show()
def show_points_and_boxes_on_image(raw_image, boxes, input_points, input_labels=None):
    plt.figure(figsize=(10,10))
    plt.imshow(raw_image)
    input_points = np.array(input_points)
    if input_labels is None:
      labels = np.ones_like(input_points[:, 0])
    else:
      labels = np.array(input_labels)
    show_points(input_points, labels, plt.gca())
    for box in boxes:
      show_box(box, plt.gca())
    plt.axis('on')
    plt.show()
def show_points(coords, labels, ax, marker_size=375):
    pos_points = coords[labels==1]
    neg_points = coords[labels==0]
    ax.scatter(pos_points[:, 0], pos_points[:, 1], color='green', marker='*', s=marker_size, edgecolor='white', linewidth=1.25)
    ax.scatter(neg_points[:, 0], neg_points[:, 1], color='red', marker='*', s=marker_size, edgecolor='white', linewidth=1.25)
def show_masks_on_image(raw_image, masks, scores):
    if len(masks.shape) == 4:
      masks = masks.squeeze()
    if scores.shape[0] == 1:
      scores = scores.squeeze()
    nb_predictions = scores.shape[-1]
    fig, axes = plt.subplots(1, nb_predictions, figsize=(15, 15))
    for i, (mask, score) in enumerate(zip(masks, scores)):
      mask = mask.cpu().detach()
      axes[i].imshow(np.array(raw_image))
      show_mask(mask, axes[i])
      axes[i].title.set_text(f"Mask {i+1}, Score: {score.item():.3f}")
      axes[i].axis("off")
    plt.show()
def show_masks_on_single_image(raw_image, masks, scores):
    if len(masks.shape) == 4:
        masks = masks.squeeze()
    if scores.shape[0] == 1:
        scores = scores.squeeze()
    # 如果图像尚未转换为NumPy数组，则进行转换
    image_np = np.array(raw_image)
    # 创建图形
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
    ax.imshow(image_np)
    # 在同一图像上叠加所有掩码
    for i, (mask, score) in enumerate(zip(masks, scores)):
        mask = mask.cpu().detach().numpy()  # 转换为NumPy
        show_mask(mask, ax)  # 假设`show_mask`正确叠加掩码
    ax.set_title(f"叠加掩码与分数")
    ax.axis("off")
    plt.show()

import torch
from transformers import SamHQModel, SamHQProcessor

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = SamHQModel.from_pretrained("syscv-community/sam-hq-vit-base").to(device)
processor = SamHQProcessor.from_pretrained("syscv-community/sam-hq-vit-base")

from PIL import Image
import requests
img_url = "https://raw.githubusercontent.com/SysCV/sam-hq/refs/heads/main/demo/input_imgs/example1.png"
raw_image = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw).convert("RGB")
plt.imshow(raw_image)

inputs = processor(raw_image, return_tensors="pt").to(device)
image_embeddings, intermediate_embeddings = model.get_image_embeddings(inputs["pixel_values"])

input_boxes = [[[306, 132, 925, 893]]]
show_boxes_on_image(raw_image, input_boxes[0]) 

inputs.pop("pixel_values", None)
inputs.update({"image_embeddings": image_embeddings})
inputs.update({"intermediate_embeddings": intermediate_embeddings})
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
masks = processor.image_processor.post_process_masks(outputs.pred_masks.cpu(), inputs["original_sizes"].cpu(), inputs["reshaped_input_sizes"].cpu())
scores = outputs.iou_scores

show_masks_on_single_image(raw_image, masks[0], scores)

show_masks_on_image(raw_image, masks[0], scores)

引用

@misc{ke2023segmenthighquality,
      title={高质量分割一切}, 
      author={柯磊、叶明桥、Martin Danelljan、刘一凡、戴宇荣、唐志强、Fisher Yu},
      year={2023},
      eprint={2306.01567},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2306.01567}, 
}