Train/fine-tune Segment Anything 2 (SAM 2) in 60 regels code

SAM2 (Segment Anything 2) van Meta is een veelzijdig model voor beeldsegmentatie dat is getraind op een uitgebreide dataset met 11 miljoen afbeeldingen en 11 miljard maskers, waardoor het zeer effectief is voor een breed scala aan segmentatietaken. Hoewel SAM2 algemene objecten goed kan segmenteren, kan het minder goed presteren op zeldzame of domeinspecifieke taken, waardoor verfijning nodig is om de prestaties op specifieke datasets te verbeteren. Deze tutorial beschrijft hoe SAM2 kan worden verfijnd voor aangepaste taken in slechts 60 regels code. Het proces omvat het downloaden van SAM2, het voorbereiden van een dataset en het gebruik van een eenvoudig script om afbeeldingen, segmentmaskers te laden en willekeurige punten binnen die maskers te selecteren. De verfijning richt zich op het trainen van de maskerdecoder en, optioneel, de opdrachtgevercodering, terwijl de afbeeldingencoder wordt bevroren. De tutorial behandelt ook het instellen van de optimizer, het inzetten van training met gemengde precisie en het uitvoeren van een trainingslus met aangepaste verliesfuncties om het model te verfijnen. De laatste stap omvat het opslaan van het verfijnde model en het gebruiken ervan voor inferentie op nieuwe afbeeldingen, wat de praktische toepassing van SAM2 in gespecialiseerde segmentatietaken demonstreert.