Träna/finjustera Segment Anything 2 (SAM 2) i 60 kodrader

SAM2 (Segment Anything 2) från Meta är en mångsidig bildsegmenteringsmodell som har tränats på en omfattande datauppsättning med 11 miljoner bilder och 11 miljarder masker, vilket gör den mycket effektiv för en mängd olika segmenteringsuppgifter. Medan SAM2 kan segmentera vanliga objekt bra, kan den vara sämre på sällsynta eller domänspecifika uppgifter, vilket kräver finjustering för att förbättra prestanda på specifika datauppsättningar. Denna handledning beskriver hur man finjusterar SAM2 för anpassade uppgifter i bara 60 kodrader. Processen omfattar att ladda ner SAM2, förbereda en datauppsättning och använda ett enkelt skript för att ladda bilder, segmenteringsmasker och välja slumpmässiga punkter inom dessa masker. Finjusteringen fokuserar på att träna maskavkodaren och, om så önskas, promptenkodaren medan bildkodaren fryses. Handledningen täcker även inställning av optimeraren, användning av blandad precisionsträning och körning av en träningsslinga med anpassade förlustfunktioner för att förfina modellen. Det sista steget inkluderar att spara den finjusterade modellen och använda den för inferens på nya bilder, vilket visar den praktiska tillämpningen av SAM2 i specialiserade segmenteringsuppgifter.