核心内容摘要
苏畅我回来了：重温经典，唤醒心底的柔软时光
以下是超轻量SAM模型部署的技术方案涵盖ONNX量化与Transformer剪枝的完整实施流程ONNX动态量化实践导出基础ONNX模型python scripts/export_onnx_model.py \ --checkpoint sam_vit_b_01ec
pth \ --model-type vit_b \ --output sam_vit_b.onnx \ --opset 17 \ --return-single-mask执行动态量化python scripts/export_onnx_model.py \ --checkpoint sam_vit_b_01ec
pth \ --model-type vit_b \ --output sam_vit_b.onnx \ --quantize-out sam_vit_b_quantized.onnx量化效果验证import onnxruntime as ort sess_options ort.SessionOptions() sess_options.graph_optimization_level ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL session ort.InferenceSession( sam_vit_b_quantized.onnx, sess_options, providers[CPUExecutionProvider]) print(输入名称:, [input.name for input in session.get_inputs()]) print(输出名称:, [output.name for output in session.get_outputs()])Transformer剪枝优化注意力头重要性评估for layer in sam.image_encoder.blocks: attn layer.attn head_importance compute_head_importance(attn) prune_indices torch.argsort(head_importance)[:2]结构化剪枝实现def prune_attention_head(module, indices): in_features module.qkv.in_features out_features module.qkv.out_features // 3 keep_indices [i for i in range(module.num_heads) if i not in indices] new_num_heads module.num_heads - len(indices) qkv_weight module.qkv.weight.data q_weight qkv_weight[:out_features, :] k_weight qkv_weight[out_features:2*out_features, :] v_weight qkv_weight[2*out_features:, :] new_q_weight q_weight.view(module.num_heads, -1, in_features)[keep_indices].view(-1, in_features) module.num_heads new_num_heads module.qkv.out_features new_num_heads * 3 * (out_features // module.num_heads) module.qkv.weight.data torch.cat([new_q_weight, new_k_weight, new_v_weight], dim
浏览器端部署方案WebAssembly模型加载async function loadModel() { const modelUrl sam_vit_b_quantized.onnx; const session await ort.InferenceSession.create(modelUrl, { executionProviders: [wasm], graphOptimizationLevel: all }); return session; }图像预处理function preprocessImage(image: HTMLImageElement): Float32Array { const canvas document.createElement(canvas); canvas.width 1024; canvas.height 1024; const ctx canvas.getContext(2d); ctx.drawImage(image, 0, 0, 1024,
; const imageData ctx.getImageData(0, 0, 1024,
; const data new Float32Array(3 * 1024 *
; for (let i 0; i 1024 * 1024; i) { data[i] (imageData.data[4*i] -
123.
/
5
395; data[i 1024*1024] (imageData.data[4*i1] -
116.
/
5
12; data[i 2*1024*1024] (imageData.data[4*i2] -
103.
/
5
375; } return data; }性能对比数据指标原始模型量化剪枝优化幅度模型体积346MB64MB-
8
5%推理延迟286ms89ms-
6
9%mIoU
0.
8
851-
9%显存占用
2GB
2GB-
8
3%该方案在保持95%以上分割精度的前提下实现了模型体积缩减
8
5%和推理速度提升
2倍的效果特别适合移动端和边缘计算场景部署。
SAM3交互式视频对象分割示例SAM3是一个统一的基于提示的分割基础模型适用于图像和视频场景。
它能通过文本或视觉提示如点、框、掩码检测、分割和跟踪对象。
相比其前身SAM2SAM3新增了基于文本短语的开放词汇概念分割能力Promptable Concept SegmentationPCS能在视频中自动检测并跟踪所有匹配的对象实例。
本教程将指导您如何在X-AnyLabeling工具上利用SAM3的视频跟踪功能完成交互式视频对象分割iVOS任务。
以下是详细的步骤和
注意事项。
安装与配置在开始前确保您已完成以下安装步骤获取X-AnyLabeling-Server参考官方安装指南确保服务器版本至少为v
0.
4客户端版本至少为v
3.
4以避免兼容性问题。
启用模型在configs/models.yaml文件中启用segment_anything_3_video模块。
您可参考示例配置文件进行设置。
下载模型文件对于中国用户建议从ModelScope下载主模型文件SAM3模型和文本编码词汇文件bpe_simple_vocab_16e
txt.gz。
对于其他用户可从GitHub下载词汇文件但速度可能较慢。
配置文件更新下载后在configs/auto_labeling/segment_anything_3_video.yaml中更新bpe_path和model_path路径指向您的文件保存位置。
调整设置默认显示检测框show_masks: false适用于大多数场景。
如需显示掩码设置show_masks: true但请注意这可能降低性能。
2.
使用方法启动X-AnyLabeling客户端按CtrlA或点击左侧菜单栏的AI按钮打开自动标注面板。
在模型下拉列表中选择“Remote-Server”然后选择“Segment Anything 3 Video”。
1 文本提示方法文本提示用于基于对象名称的检测和跟踪步骤在文本框中输入对象名称如“person”、“car”或“bicycle”。
点击“Send”按钮启动检测。
验证结果后点击左侧菜单栏的“Auto Run”按钮或按CtrlM开始前向传播从当前帧处理到视频末尾。
注意事项每个会话仅支持一个类别。
传播过程有约15帧的预热期处理开始时需耐心等待。
警告如果中途取消任务所有已处理帧的结果将丢失。
请确保任务完成或保存结果后再取消。
2 视觉提示方法视觉提示通过点标记来指定跟踪目标步骤点击“Point(q)”添加正样本点包含目标或“Point(e)”添加负样本点排除目标。
可添加多点以优化选择。
完成后按F键或点击“Finish”完成绘制。
系统会自动填充目标标签名和track_id。
如需重新开始按B键或点击“Clear”清除所有点。
确认选择后点击“Auto Run”按钮或按CtrlM开始前向传播。
提示键盘快捷键Q和E快速切换正负点模式F完成B清除。
注意事项可从视频任意帧开始跟踪但每个会话仅支持单个目标。
默认使用非覆盖模式不会替换现有标注。
辅助工具为提升效率X-AnyLabeling提供了以下工具标签管理器快速修改本地或全局的标签名称。
组ID管理器管理track_id支持批量更新。
这些工具可帮助您灵活调整标注具体操作可参考演示视频。
总结通过本教程您已学会如何使用SAM3在X-AnyLabeling上实现视频对象分割。
文本提示适合批量处理特定类别对象而视觉提示提供更精细的控制。
请确保遵循安装和配置步骤并注意性能优化。
如有问题请参考官方文档或社区支持。