Tren/finjuster Segment Anything 2 (SAM 2) med 60 linjer kode

SAM2 (Segment Anything 2) fra Meta er en allsidig bildesegmenteringsmodell trent på et omfattende datasett med 11 millioner bilder og 11 milliarder masker, noe som gjør den svært effektiv for et bredt spekter av segmenteringsoppgaver. Mens SAM2 kan segmentere vanlige objekter godt, kan den være mindre effektiv for sjeldne eller domene-spesifikke oppgaver, noe som nødvendiggjør finjustering for å forbedre ytelsen på spesifikke datasett. Denne veiledningen skisserer hvordan du kan finjustere SAM2 for tilpassede oppgaver med kun 60 linjer kode. Prosessen innebærer nedlasting av SAM2, forberedelse av et datasett og bruk av et enkelt skript for å laste inn bilder, segmenteringsmasker og velge tilfeldige punkter innenfor disse maskene. Finjusteringen fokuserer på å trene maskedekoderen og, valgfritt, promptkoderen mens bildekoderen fryses. Veiledningen dekker også hvordan du konfigurerer optimereren, implementerer trening med blandet presisjon og kjører en treningssløyfe med tilpassede tapfunksjoner for å forbedre modellen. Det siste trinnet inkluderer lagring av den finjusterte modellen og bruk av den for inferens på nye bilder, noe som demonstrerer den praktiske bruken av SAM2 i spesialiserte segmenteringsoppgaver.