Entraîner/Ajuster finement Segment Anything 2 (SAM 2) en 60 lignes de code

SAM2 » (Segment Anything 2) de Meta est un modèle polyvalent de segmentation d'images entraîné sur un vaste ensemble de données de 11 millions d'images et 11 milliards de masques, ce qui le rend très efficace pour une large gamme de tâches de segmentation. Si SAM2 peut segmenter correctement les objets communs, il peut être moins performant sur des tâches rares ou propres à un domaine, ce qui nécessite un réglage fin pour améliorer les performances sur des ensembles de données spécifiques. Ce didacticiel explique comment affiner SAM2 pour des tâches personnalisées en seulement 60 lignes de code. Le processus implique de télécharger SAM2, de préparer un ensemble de données et d'utiliser un script simple pour charger des images, des masques de segmentation et sélectionner des points aléatoires dans ces masques. L'ajustement fin se concentre sur la formation du décodeur de masque et, éventuellement, de l'encodeur d'invite tout en gelant l'encodeur d'image. Le didacticiel couvre également la configuration de l'optimiseur, l'utilisation de l'entraînement de précision mixte et l'exécution d'une boucle d'entraînement avec des fonctions de perte personnalisées pour affiner le modèle. L'étape finale consiste à enregistrer le modèle ajusté et à l'utiliser pour l'inférence sur de nouvelles images, démontrant l'application pratique de SAM2 dans des tâches de segmentation spécialisées.