Insectsam

🚀 InsectSAM：昆虫分割与监测

InsectSAM是一款专为荷兰地区昆虫分割与监测任务优化的模型，它基于Meta AI的segment-anything模型进行微调。该模型可与DIOPSIS相机系统、算法和数据集配合使用，能有效提升从复杂背景中分割昆虫生物多样性的准确性。

🚀 快速开始

前提条件

• Python
• Hugging Face Transformers
• PyTorch

使用方法

安装

!pip install --upgrade -q git+https://github.com/huggingface/transformers
!pip install torch

通过🤗 Transformers加载模型

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMaskGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("martintomov/InsectSAM")
model = AutoModelForMaskGeneration.from_pretrained("martintomov/InsectSAM")

笔记本示例

你可以通过RB - IBDM GitHub页面上的三个Jupyter笔记本，探索InsectSAM的功能以及它与GroundingDINO的集成：

• InsectSAM.ipynb：训练过程
• InsectSAM_GroundingDINO.ipynb：使用GroundingDINO增强分割性能
• InsectSAM_script.ipynb：图像处理脚本

GitHub链接：https://github.com/martintmv-git/RB-IBDM/tree/main/InsectSAM

✨ 主要特性

• 环境适应性强：经过训练，InsectSAM能够在各种不同背景下分割昆虫，适应不断变化的环境，确保其在DIOPSIS数据集上的长期实用性。
• 细节识别出色：该模型基于segment-anything架构构建，并在特定昆虫数据集上进行了微调，同时集成了GroundingDINO，从而提高了细节识别能力。

📚 详细文档

模型架构

InsectSAM基于segment-anything架构，在特定昆虫数据集上进行微调，并集成了GroundingDINO以提高细节识别能力。

用途

InsectSAM经过训练，可在不同背景下分割昆虫，适应不断变化的环境，确保其在DIOPSIS数据集上的长期实用性。

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。