sam2微调

### 对SAM2模型进行微调的方法 为了成功对Segment Anything Model (SAM) 2版本进行微调，在加载预训练权重时需特别注意新加入模块的参数初始化与更新机制[^1]。具体操作如下： #### 准备环境和数据集 确保安装了必要的库，并准备好了用于微调的数据集。 ```bash pip install torch torchvision transformers datasets ``` #### 加载预训练模型并冻结部分层 当引入新的组件到原有框架内时，应该先加载官方发布的预训练模型文件，接着决定哪些层次结构保持不变（即被冻结），而哪些可以参与反向传播过程的学习。 ```python from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor model_type = "vit_b" device = "cuda" sam_checkpoint = "./checkpoints/sam_vit_b_01ec64.pth" model = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint).to(device) for param in model.parameters(): param.requires_grad_(False) ``` #### 添加自定义适配器(Adapter) 通过构建轻量级网络作为原生SAM架构上的附加组件来实现特定领域适应能力提升的目的。此方法允许仅调整少量新增加的参数而不是整个庞大的基础模型本身。 ```python class CustomAdapter(nn.Module): def __init__(self, input_dim=768, hidden_dim=512, output_dim=256): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out adapter = CustomAdapter().to(device) ``` #### 构建优化器与损失函数 针对可训练变量配置合适的梯度下降算法以及衡量预测误差的标准。 ```python import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 或其他适合任务需求的选择 optimizer = optim.AdamW( adapter.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=0.05 ) ``` #### 训练循环设计 编写迭代读取样本批次、前馈计算、评估差异、回传修正权重的核心逻辑片段。 ```python num_epochs = 5 batch_size = 32 for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(dataloader, start=0): inputs, labels = data['image'].to(device), data['label'].to(device) optimizer.zero_grad() features = model.image_encoder(inputs) outputs = adapter(features.mean(dim=(1, 2))) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 10 == 9: print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 10:.3f}') running_loss = 0.0 ``` 上述流程展示了如何基于现有SAM V2基础上增加额外处理单元并通过有限规模的新资料集完成针对性改进的过程[^2]。