

两阶段要求:
- 正确识别鸡蛋的数量和大致位置(难度:普通);
- 正确抓取鸡蛋的轮廓(难度:困难)。
考虑到鸡蛋作为日常的物体,在一些通用的数据集中比较常见。因此可以期望Segment Anything能够对鸡蛋做一个自动的分割。这里尝试一下调用SAM3模型来直接解决这个问题(不需要训练)
from ultralytics.models.sam import SAM3SemanticPredictor
# Initialize predictor with configuration
overrides = dict(
conf=0.25,
task="segment",
mode="predict",
model="sam3.pt",
half=True, # Use FP16 for faster inference
save=True,
)
predictor = SAM3SemanticPredictor(overrides=overrides)
# Set image once for multiple queries
predictor.set_image("5xggittuRN1.jpg")
# Query with multiple text prompts
results = predictor(text=["egg"])
egg_num = results[0].boxes.conf.shape[0]
print(f'The number of eggs is {egg_num}')
检测效果见下图

