安装EfficientSAM过程记录

1. 可以从github或者hugging face下载测试程序

2. 最好用Hugging face中app.py进行测试，github中的例程EfficientSAM_example.ipynb的程序有些BUG需要自己调试，需要修改两处错误。

3. 主要以Hugging face进行讲解：

建立虚拟环境ESAM，采用conda建立虚拟环境：

conda create -n ESAM

pytorch安装最新版，根据官网安装说明安装torch 2.1稳定版。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

安装好ESAM虚拟环境，再利用pip install -r requirement补齐所缺东西。

左键选择好待分割图像，如果觉得点选错了，点解Clear清除所有点。

之后点击“Segment with Point Prompt”生成单张的图像。

最后，成功实现了图像分割！