是的，ModelScope 支持加载本地文件进行图像实例分割。在 ModelScope 中，您可以使用 image-instance-segmentation-preprocessor 对本地文件进行预处理。以下是一个使用本地文件进行图像实例分割的示例：

1. 首先，确保您已经安装了 ModelScope。如果没有，请使用以下命令安装：

pip install modelscope
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1. 然后，创建一个名为 config.yaml 的配置文件，并添加以下内容：

preprocessor:
type: image-instance-segmentation-preprocessor
train:
resize: [256, 256]
random_crop: [224, 224]
random_flip: true
random_rotation: [0, 180]
normalize:
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
std: [0.229, 0.224, 0.225]
val:
resize: [256, 256]
center_crop: [224, 224]
normalize:
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
std: [0.229, 0.224, 0.225]
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1. 接下来，编写一个 Python 脚本，如下所示：

import os
import torch
from torch.utils.data import Dataset
from modelscope.datasets import ImageFolder
from modelscope.train import SWALR
from modelscope.optimizers import SWALR
from modelscope.preprocessor import ImageInstanceSegmentationPreprocessor
from modelscope.trainer import Trainer

创建数据集

class CustomDataset(Dataset):
def init(self, root, transform=None):
self.root = root
self.transform = transform
self.image_files = os.listdir(root)
def len(self):
return len(self.image_files)
def getitem(self, index):
image_path = os.path.join(self.root, self.image_files[index])
image = torch.load(image_path)
if self.transform:
image = self.transform(image)
return image

设置预处理器

preprocessor = ImageInstanceSegmentationPreprocessor.from_config(config_path="config.yaml")

创建训练器

trainer = Trainer.from_config(
model=None,
optimizer=SWALR.from_config(
type="swalr",
model=None,
lr=0.001,
anneal_strategy="cos",
save_optim_stats=False,
),
train_dataset=CustomDataset("path/to/train/data", transform=preprocessor.train()),
val_dataset=CustomDataset("path/to/val/data", transform=preprocessor.val()),
num_epochs=10,
batch_size=32,
save_interval=1,
log_interval=1,
save_path="./results",
)

开始训练

trainer.train()
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1. 最后，运行您编写的 Python 脚本：

python your_script_name.py
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以上示例展示了如何使用 ModelScope 的 image-instance-segmentation-preprocessor 对本地文件进行预处理，并加载本地文件进行图像实例分割。

MsDataset加载不上，估计要写一下加载的代码，处理成预处理器需要的格式。训练脚本中加入代码：from modelscope.msdatasets.dataset_cls import ExternalDatasettrain_config_kwargs={ 'ann_file': 'annotations/instances_train.json', 'img_prefix': 'images/train', 'folder_name': 'Pets', 'classes': ['Cat', 'Dog'], 'split_config':'./seg_local_data' }val_config_kwargs={ 'ann_file': 'annotations/instances_val.json', 'img_prefix': 'images/val', 'folder_name': 'Pets', 'classes': ['Cat', 'Dog'], 'test_mode':True, 'split_config':'./seg_local_data' }train_split_path_dict={'train':'./seg_local_data'}val_split_path_dict={'validation':'./seg_local_data'}train_dataset=ExternalDataset(split_path_dict=train_split_path_dict, config_kwargs=train_config_kwargs)train_dataset=MsDataset.to_ms_dataset(train_dataset)val_dataset=ExternalDataset(split_path_dict=val_split_path_dict, config_kwargs=val_config_kwargs)val_dataset=MsDataset.to_ms_dataset(val_dataset)数据集目录结构如下：（目前seg_local_data下只有一个Pets文件夹）
如果是您自己的数据集，还得改一下preprocessor中class。，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”