Addestra/Regola qualsiasi segmento 2 (SAM 2) in 60 righe di codice

SAM2 (Segment Anything 2) di Meta è un modello di segmentazione dell'immagine versatile addestrato su un ampio set di dati di 11 milioni di immagini e 11 miliardi di maschere, che lo rende altamente efficace per un'ampia gamma di attività di segmentazione. Sebbene SAM2 possa segmentare bene gli oggetti comuni, potrebbe avere prestazioni insufficienti in attività rare o specifiche di un dominio, rendendo necessaria una messa a punto per migliorare le prestazioni su specifici set di dati. Questa esercitazione descrive come ottimizzare SAM2 per attività personalizzate in sole 60 righe di codice. Il processo prevede il download di SAM2, la preparazione di un set di dati e l'utilizzo di uno script semplice per caricare immagini, segmentare maschere e selezionare punti casuali all'interno di tali maschere. L'ottimizzazione si concentra sull'addestramento del decodificatore della maschera e, facoltativamente, del codificatore dei prompt mentre l'encoder dell'immagine viene bloccato. L'esercitazione copre anche l'impostazione dell'ottimizzatore, l'utilizzo dell'addestramento a precisione mista e l'esecuzione di un ciclo di addestramento con funzioni di perdita personalizzate per affinare il modello. Il passaggio finale include il salvataggio del modello ottimizzato e il suo utilizzo per l'inferenza su nuove immagini, dimostrando l'applicazione pratica di SAM2 nelle attività di segmentazione specializzate.