Entrena/Ajusta finamente el segmento Cualquier cosa 2 (SAM 2) en 60 líneas de código

SAM2 (Segment Anything 2) de Meta es un modelo de segmentación de imágenes versátil formado en un amplio conjunto de datos de 11 millones de imágenes y 11 mil millones de máscaras, lo que lo hace altamente efectivo para una amplia gama de tareas de segmentación. Si bien SAM2 puede segmentar objetos comunes bien, es posible que no funcione bien en tareas raras o específicas de un dominio, lo que requiere un ajuste fino para mejorar el rendimiento en conjuntos de datos específicos. Este tutorial describe cómo ajustar SAM2 para tareas personalizadas en solo 60 líneas de código. El proceso implica descargar SAM2, preparar un conjunto de datos y usar un script simple para cargar imágenes, segmentar máscaras y seleccionar puntos aleatorios dentro de esas máscaras. El ajuste fino se centra en entrenar el decodificador de máscaras y, opcionalmente, el codificador de comandos mientras se congela el codificador de imágenes. El tutorial también cubre la configuración del optimizador, el uso del entrenamiento de precisión mixta y la ejecución de un ciclo de entrenamiento con funciones de pérdida personalizadas para refinar el modelo. El paso final incluye guardar el modelo ajustado y usarlo para la inferencia en nuevas imágenes, lo que demuestra la aplicación práctica de SAM2 en tareas especializadas de segmentación.