Обучение/точная настройка фрагмента чего угодно 2 (SAM 2) в 60 строках кода

SAM2 (Segment Anything 2) от Meta — это универсальная модель сегментации изображений, обученная на расширенном наборе данных из 11 миллионов изображений и 11 миллиардов масок, что делает ее чрезвычайно эффективной для широкого спектра задач сегментации. Несмотря на то, что SAM2 может хорошо сегментировать распространенные объекты, она может не справиться с редкими или узкоспециализированными задачами, что требует точной настройки для улучшения производительности на определенных наборах данных. В этом руководстве описано, как выполнить точную настройку SAM2 для пользовательских задач всего в 60 строках кода. Процесс включает загрузку SAM2, подготовку набора данных и использование простого сценария для загрузки изображений, сегментных масок и выбора случайных точек внутри этих масок. Тонкая настройка фокусируется на обучении декодера маски и, по желанию, кодировщика подсказки, одновременно замораживая кодировщик изображения. В руководстве также рассматривается настройка оптимизатора, использование обучения со смешанной точностью и запуск цикла обучения с пользовательскими функциями потерь для уточнения модели. Последний шаг включает сохранение точно настроенной модели и ее использование для вывода новых изображений, демонстрируя практическое применение SAM2 в специализированных задачах сегментации.