一、准备工作1、确定自己的电脑上能够配置GPU环境。方法：打开控制面板，找到设备管理器找到显示适配器，查看GPU算力，可以根据显卡算力下载相应Cuda和cudnn查看GPU的型号以及算力https://developer.nvidia.com/cuda-gpus小技巧：对于现在的电脑，一般来说都是由GPU环境的，也是可以使用GPU的。所以这一步就不是很重要，接下来的一步就非常非常重要2、在Tens

这是一项新的图像分割任务、模型和数据集。我们构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过10亿个掩码，覆盖了1100万张图像。该模型被设计和训练为可提示的（promptable），因此它能够通过提示工程零样本迁移到新的图像分布和任务。我们在众多任务上评估了它的能力，并发现它的零样本性能令人印象深刻——通常与或甚至优于以前的全监督结果。在自然语言处理（NLP）中，提示（prompt）的概念被用来指导语言

这是一项新的图像分割任务、模型和数据集。我们构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过10亿个掩码，覆盖了1100万张图像。该模型被设计和训练为可提示的（promptable），因此它能够通过提示工程零样本迁移到新的图像分布和任务。我们在众多任务上评估了它的能力，并发现它的零样本性能令人印象深刻——通常与或甚至优于以前的全监督结果。在自然语言处理（NLP）中，提示（prompt）的概念被用来指导语言

该垃圾堆数据集是通过爬虫从网上进行爬取得到的，一共包含1188张图片，有2个类别，分别为['overflow', 'No Overflow']，两个标签的数量分别为1734个标签和414个标签。

摘要：本文介绍了两个电动车头盔检测数据集：1) TWHD数据集包含5026张图片，标注了15348个戴头盔、7876个未戴头盔和16759个双轮车目标；2) 国内道路数据集包含5255张图片，标注了4926个戴头盔、4221个未戴头盔和8158个双轮车目标。两个数据集均包含三类标注（头盔/未戴头盔/双轮车），数据来源包括开源数据集和网络爬取图像，可用于电动车头盔检测算法开发。

匈牙利算法是一种用于解决分配问题的有效算法。在DeepSORT算法中，匈牙利算法被用于解决数据关联问题，即如何将当前帧中检测到的目标（detections）与上一帧中跟踪的目标（tracks）进行匹配。DeepSORT通过计算检测框和跟踪框之间的相似度，构建一个代价矩阵，然后利用匈牙利算法找到最小化代价的匹配方案。初始化：当视频的第一帧被检测时，每个检测到的目标初始化一个跟踪轨迹。匹配。

从结果来看，MobileSAM相比于SAM，模型整体体积缩小了60倍，运行速度提高40倍，但分割效果却保持相当水平。个人认为，这对于视觉大模型在移动端的部署与应用是具有里程碑意义的。关于MobileSAM模型的相关代码、论文PDF、预训练模型、使用方法关注公众号，回复：MobileSAM，即可获取MobileSAM相关代码、论文、预训练模型、使用方法示例等。

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使用Stable difusion 来绘制插画，报人绘制的人物不变

对stable diffusion中的prompt的书写格式和常见prompt