# sam3-changkang

**Repository Path**: mzws/sam3-changkang

## Basic Information

- **Project Name**: sam3-changkang
- **Description**: 检测 和 分割 万物，yolo , sam , 识别，烟火识别，人脸识别，跌倒识别，打架识别
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2026-03-20
- **Last Updated**: 2026-03-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 检测和分割万物

与yolo区别：yolo需要提前收集数据集并训练，该项目则不需要，直接修改要检测的类别即可(不吹牛,任意目标)，并且不吃配置,无需联网，随便一个显卡就可以运行

# 环境
- 操作系统：Linux
- 显卡驱动：NVIDIA Driver Release 590.48 or later (版本低会使用CPU，1-2秒一张图片，使用GPU是20-30毫秒一张图片)
- Docker：NVIDIA Container Toolkit
# 安装
```
docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/changkang/yolosam3:1.0.6
```
# 下载
```
git clone https://gitee.com/ai-agents/sam3-changkang.git /root/changkang
```

# 启动
```
docker run -it --rm --name yolosam3 --gpus all --network host  --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v /root/changkang:/app  registry.cn-beijing.aliyuncs.com/changkang/yolosam3:1.0.6 python /app/sam3-changkang/app.py
```
# 请求
> 做成接口是为了让你集成到自己的系统中，比如标注系统，二次确认等等
```json
  {
    "image_base64": "xxx",
    "text": ["car","person with blue cloth"，"fire","dog"]//任何并且任意目标单词或者描述的句子，用英文(英文单词同义的比较多，一个检测不出来，则换一个同义的)
  }
```

# 测试

```
# 容器外运行，同级目录下生成检测结果，自己系统的前端拿到数据，前端选择图层叠加到原图上
python test.py
```
# 效果
![demo.jpg](demo.jpg )
![demo2.jpg](demo2.jpg)