安装

目前有三种安装方式

1. 源码运行（推荐）

2. 通过pip安装

3. 通过exe安装

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方式1：源码运行

1. 创建虚拟环境

   conda create -n isat_env python=3.8
   conda activate isat_env
   

2. 获取ISAT_with_segment_anything源码并安装依赖windows系统下，通过pip安装的pytorch默认是cpu版本，gpu版本的pytorch需去 pytorch 官网手动安装。

   git clone https://github.com/yatengLG/ISAT_with_segment_anything.git
   cd ISAT_with_segment_anything
   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载Segment anything预训练模型： 保存到以下目录``ISAT_with_segment_anything/ISAT/checkpoints``

   软件提供了模型管理界面。通过[菜单栏]-[SAM]-[模型管理]打开界面（现已添加模型国内下载链接，点击下载按钮可直接进行下载）

   Now support SAM2, SAM, Sam-HQ, MobileSAM, and EdgeSAM etc.

   预训练模型权重

   模型	预训练模型权重	内存	大小
   SAM	sam_vit_h_4b8939.pth	7305M	2.6G
   	sam_vit_l_0b3195.pth	5855M	2.6G
   	sam_vit_b_01ec64.pth	4149M	375M
   sam-hq	sam_hq_vit_h.pth	7393M	2.6G
   	sam_hq_vit_l.pth	5939M	1.3G
   	sam_hq_vit_b.pth	4207M	379M
   	sam_hq_vit_tiny.pth	1463M	43M
   mobile-sam	mobile_sam.pt	1375M	40M
   edge-sam	edge_sam.pth	960M	39M
   	edge_sam_3x.pth	960M	39M
   sam-med	sam-med2d_b.pth	1500M	2.4G
   SAM2	sam2_hiera_large.pt	4000M	900M
   	sam2_hiera_base_plus.pt	4000M	324M
   	sam2_hiera_small.pt	3000M	185M
   	sam2_hiera_tiny.pt	2400M	156M

4. 运行软件

   python main.py
   

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方式2：pip安装 （版本略低于源码）

1. 创建虚拟环境

   conda create -n isat_env python=3.8
   conda activate isat_env
   

2. windows系统下，通过pip安装的pytorch默认是cpu版本，gpu版本的pytorch需去 pytorch 官网手动安装。

   pip install isat-sam
   

3. 运行软件

   isat-sam
   

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方式3：windows下exe运行 （版本严重落后于源码）

1. 下载打包好的exe文件

   • 需下载三个.zip文件，总体大小2.7G，解压缩后4.9G。

   • 下载链接: 百度网盘 密码: ISAT

   双击main.exe运行

2. 下载Segment anything预训练模型打包后的软件，附带了 sam_hq_vit_tiny.pth ，便于直接使用 ( 近期有朋友反馈，sam_hq_vit_tiny.pth无法在CPU环境下运行，这是由于sam-hq模型权重保存的问题。请下载 mobile-sam.pt 权重后选择mobile-sam模型 )

   如需使用精度更高的模型，请自行下载，并放置于ISAT/segment_any下(打包的exe为旧版本，还未更新)。下载地址同上