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基于C#语言，ONNX格式Segment Anything推理程序。
虽然官方提供了预训练模型，和推理代码，但预训练模型只有pytorch格式的，且推理代码只提供了基于Pytorch框架的Python代码。
本项目包含两部分：
1.将官方发布的预训练模型，拆分成编码器和解码器，并分别保存为ONNX格式。
2.使用C#语言加载模型，进行推理，并用WPF进行交互和显示。
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拉取源码
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MSBuild 构建生成
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将以下文件放到exe目录下
- decoder-quant.onnx
- encoder-quant.onnx
- textual.onnx
- visual.onnx
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运行程序
效果演示：
点Promot：展开Point栏，点击AddPoint后，鼠标点击左侧图像选择点。Add Mask表示正向点，Remove Mask表示负向点。
Box Promot: 展开Box栏，点击AddBox后，鼠标点击左侧图像选择起始点，易懂鼠标改变Box大小。
AutoSeg:自动分割，展everythin栏，设置阈值，根据points_per_side值在图像上均匀选择候选点，每个点都作为promot，然后根据阈值对结果后处理。
Text Promot:展开text栏，先自动分割，然后借助CLIP计算自动分割的crop图像和text的相似度。
由于Github不支持上传超过25M的文件，所以ONNX模型文件不能上传，如有需要请关注下面微信公众号，后台回复【SAM】
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