本文不涉及sam的训练流程，只设计推理过程
最近接触这个sam，由于网络中关于sam的自动mask功能的介绍较少，所以本周对源码进行了解读
说到sam自动提取mask，包含三个部分，第一个部分是如何对原始图像进行分割成一个个小块，第二部分是送到sam中进行处理得出结果，第三个是如何对一个个小块的结果进行后处理，过滤掉一些，保留更重要的结果。
sam推理这一块是最基础的一个功能，一旦训练完以后它也变不出什么花样。
1.sam网络结构
首先说一下他的网络结构，包含三个部分，图像编码image-encoding，分割点编码point-encoding，分割解码mask-decode
具体的网络结构在这里不进行描述，想了解的可以自己去看一看，这方面的博客也是不少。
图像编码这一块，网络的输入尺寸是1024*1024，原始图像需要进行预处理，先等比例resize，最大边resize到1024，然后再减均值除以方差，最后再进行pad，pad的填充值为0
2.预处理部分
自动提取mask预处理部分涉及的东西还是挺多的，预处理部分主要涉及如何对一张图像进行均匀分割和采样点设置
首先就是对图像进行均匀的分割成几个小块。分割的方法，原始尺寸不分割+均匀分割成4块+均匀分割成16块。也就是说总共21个图像
这21个图像中，会设置不同数量的分割点。具体是这样设置的：1.原始尺寸上：32*32个采样点，2.均匀分割4块：每块16*16个采样点，3均匀分割16快：每块8*8个采样点
采样点和图片都设置好以后，就直接按照普通图片推理方式，进行推理即可
3.后处理部分
在把图片+采样点送去sam以后，就会得出结果，但是结果也是很多个，需要对这些结果进行过滤
1.根据iou_pred过滤掉第一批mask，此时的iou_pred就是模型输出的maks置信度
2.根据stability_score过滤掉第二批mask，stability_score的计算方式是：统计maks的值中所有大于（mask_threshold+offset）的数量作为交集，统计maks的值中所有大于（mask_threshold）的数量作为并集，然后用交集处理并集就是稳定性
3.保留mask边界框（靠近裁剪边缘，但是不靠近原始图像边缘）的maks，其他的过滤掉，这种方式我还是不怎么理解。
4.每个图像的输出结果的boxes，进行nms过滤，然后将box和point全部映射回原图
5.移除mask中的不连续区域和空洞