开源项目教程：Segment Anything 2 模型训练

开源项目教程：Segment Anything 2 模型训练

fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code The repository provides code for training/fine tune the Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code

1. 项目的目录结构及介绍

本项目是基于Segment Anything Model 2（SAM 2）的开源项目，旨在提供一种简单的方式来训练或微调SAM 2模型。以下是项目的目录结构：

fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code/
├── assets/                   # 存储项目相关的资源文件
├── checkpoints/              # 存储预训练模型和训练过程中的检查点
├── notebooks/                # 存储Jupyter笔记本文件，可用于交互式分析
├── sam2/                     # 存储Segment Anything Model 2的核心代码
├── sam2_configs/             # 存储模型配置文件
├── sav_dataset/              # 存储数据集相关文件
├── tools/                    # 存储项目所需的工具脚本
├── .clang-format             # Clang格式化配置文件
├── .gitignore                # Git忽略文件列表
├── CODE_OF_CONDUCT.md        # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md           # 贡献指南
├── LICENSE                   # 项目许可证
├── LICENSE_cctorch           # 第三方代码许可证
├── README.md                 # 项目自述文件
├── TEST_Net.py               # 模型测试脚本
├── TRAIN.py                  # 模型训练脚本
├── TRAIN_multi_image_batch.py# 批量图像训练脚本
├── pyproject.toml            # 项目构建配置文件
├── sample_image.jpg          # 示例图像文件
├── sample_mask.png           # 示例掩码文件
└── setup.py                  # 项目设置脚本

每个目录和文件都有其特定的用途，例如assets用于存放资源文件，checkpoints用于存放模型训练的检查点，sam2是模型的核心代码目录，等等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是TRAIN.py和TRAIN_multi_image_batch.py。这两个脚本都用于启动模型的训练过程。

• TRAIN.py：使用单个图像进行批处理训练。
• TRAIN_multi_image_batch.py：使用多个图像进行批处理训练。

用户可以根据自己的需要选择使用哪一个脚本。这两个文件都包含了模型训练所需的主要逻辑，包括数据加载、模型构建、损失函数计算和优化器设置等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于sam2_configs/目录下，这些文件用于配置模型的结构和训练过程中的参数。配置文件通常是以.yaml为后缀的YAML格式文件，例如sam2_hiera_l.yaml。

在配置文件中，用户可以定义如下内容：

• 模型架构
• 训练和测试的参数
• 数据加载和预处理设置
• 优化器的参数
• 检查点保存和加载的设置

用户可以根据自己的需求修改这些配置文件，以调整模型的行为和训练过程。正确配置这些文件对于模型的训练至关重要。

fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code The repository provides code for training/fine tune the Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code