Herhangi Bir Segmenti 60 Kod Satırında Eğitme/İnce Ayarlama Segment Anything 2 (SAM 2)

Meta tarafından geliştirilen "SAM2 (Herhangi Bir Bölümü 2)", 11 milyon resim ve 11 milyar maskeden oluşan kapsamlı bir veri setinde eğitilen, çok yönlü bir görüntü segmentasyon modelidir ve bu da onu çok çeşitli segmentasyon görevleri için oldukça etkili kılmaktadır. SAM2 yaygın nesneleri iyi bir şekilde segmente edebilse de nadir veya alan özelindeki görevlerde yetersiz kalabilir ve bu da özel veri kümeleri üzerindeki performansı artırmak için ince ayar gerektirebilir. Bu öğretici, SAM2'yi özel görevler için sadece 60 satır kodla nasıl ince ayar yapacağınızı özetlemektedir. İşlem, SAM2'yi indirmeyi, bir veri kümesi hazırlamayı ve görüntüleri yüklemek, maske segmentasyonu yapmak ve bu maskeler içinde rastgele noktalar seçmek için basit bir komut dosyası kullanmayı içerir. İnce ayar, görüntü kodlayıcısını dondururken maske kod çözücüsünü ve isteğe bağlı olarak istem kodlayıcısını eğitmeye odaklanır. Öğretici ayrıca eniyileyiciyi kurmayı, karma hassasiyetli eğitimi kullanmayı ve modeli geliştirmek için özel kayıp fonksiyonlarıyla bir eğitim döngüsü çalıştırmayı da kapsar. Son adım, ince ayarlı modeli kaydetmeyi ve yeni görüntülerde çıkarım için kullanmayı, SAM2'nin özel segmentasyon görevlerindeki pratik uygulamasını göstermeyi içerir.