コード60行で「Train/Fine-Tune Segment Anything 2 (SAM 2)」をトレーニングする/微調整する

Meta社の「SAM2（セグメント・エニシング2）」は、1,100万枚の画像と110億枚のマスクという膨大なデータセットでトレーニングされた汎用的な画像セグメンテーションモデルであり、幅広いセグメンテーションタスクで高い効果を発揮します。SAM2は一般的なオブジェクトをうまくセグメント化できますが、まれなタスクやドメイン固有のタスクでは性能が低下する可能性があり、特定のデータセットの性能を向上させるためにファインチューニングが必要となります。このチュートリアルでは、わずか60行のコードでカスタムタスクのためにSAM2をファインチューニングする方法を概説します。このプロセスには、SAM2のダウンロード、データセットの準備、画像の読み込み、マスクのセグメント化、マスク内のランダムなポイントの選択を行うための簡単なスクリプトの使用が含まれます。ファインチューニングは、マスクデコーダーと（オプションで）プロンプトエンコーダーのトレーニングに重点を置き、画像エンコーダーはフリーズします。このチュートリアルでは、オプティマイザーの設定、混合精度トレーニングの使用、モデルを改良するためのカスタム損失関数を使用したトレーニングループの実行についても説明します。最後のステップには、ファインチューニングされたモデルを保存して、新しい画像で推論に使用し、専門的なセグメンテーションタスクにおけるSAM2の実用的なアプリケーションを示すことが含まれます。