Treine/Ajuste fino no Segment Anything 2 (SAM 2) em 60 linhas de código

SAM2 (Segment Anything 2) do Meta é um modelo versátil de segmentação de imagem treinado em um amplo conjunto de dados com 11 milhões de imagens e 11 bilhões de máscaras, tornando-o altamente eficaz para uma ampla gama de tarefas de segmentação. Embora o SAM2 possa segmentar bem objetos comuns, ele pode apresentar desempenho insatisfatório em tarefas raras ou específicas de domínio, exigindo ajustes para melhorar o desempenho em conjuntos de dados específicos. Este tutorial descreve como ajustar o SAM2 para tarefas personalizadas em apenas 60 linhas de código. O processo envolve o download do SAM2, a preparação de um conjunto de dados e o uso de um script simples para carregar imagens, segmentar máscaras e selecionar pontos aleatórios dentro dessas máscaras. O ajuste fino foca no treinamento do decodificador de máscara e, opcionalmente, no codificador de prompt enquanto congela o codificador de imagem. O tutorial também aborda a configuração do otimizador, o uso de treinamento de precisão mista e a execução de um loop de treinamento com funções de perda personalizadas para refinar o modelo. A etapa final inclui salvar o modelo ajustado e usá-lo para inferência em novas imagens, demonstrando a aplicação prática do SAM2 em tarefas especializadas de segmentação.