Segment Anything 2 (SAM 2) in 60 Codezeilen trainieren/präzisieren

SAM2 (Segment Anything 2) von Meta ist ein vielseitiges Bildsegmentierungsmodell, das auf einem umfangreichen Datensatz von 11 Millionen Bildern und 11 Milliarden Masken trainiert wurde, wodurch es für eine Vielzahl von Segmentierungsaufgaben äußerst effektiv ist. Während SAM2 gängige Objekte gut segmentieren kann, kann die Leistung bei seltenen oder domänenspezifischen Aufgaben nachlassen, sodass eine Feinabstimmung erforderlich ist, um die Leistung für bestimmte Datensätze zu verbessern. Dieses Tutorial beschreibt, wie SAM2 in nur 60 Codezeilen für benutzerdefinierte Aufgaben optimiert werden kann. Der Prozess umfasst das Herunterladen von SAM2, die Vorbereitung eines Datensatzes und die Verwendung eines einfachen Skripts zum Laden von Bildern, Segmentmasken und Auswählen zufälliger Punkte innerhalb dieser Masken. Die Feinabstimmung konzentriert sich auf das Training des Maskendecoders und optional des Prompt-Encoders, während der Bildencoder eingefroren wird. Das Tutorial behandelt außerdem die Einrichtung des Optimierers, die Verwendung von Mixed-Precision-Training und die Ausführung einer Trainingsschleife mit benutzerdefinierten Verlustfunktionen zur Verfeinerung des Modells. Der letzte Schritt umfasst das Speichern des optimierten Modells und seine Verwendung für die Inferenz bei neuen Bildern, was die praktische Anwendung von SAM2 bei speziellen Segmentierungsaufgaben demonstriert.