在SAM的fine-tuning阶段,通常需要使用预训练的模型进行微调,以适应特定任务的分割需求。 对于曲线分割任务,SAM fine-tuning的过程大致如下: 1.准备数据集:首先需要准备一个标注好的曲线分割数据集,其中包含各种形状、大小和方向的曲线图像。数据集应该分为训练集、验证集和测试集。 2.预处理:对图像进行必要的预处理...
2. SAM Model Adaptation Focuses fine-tuning efforts on the mask decoder of SAM to refine its segmentation capabilities specifically for mitochondrial structures. Maintains the integrity of the image and prompt encoders by freezing their weights to preserve the model's broad segmentation abilities. 3....
finetuning_sam_for_flood_inundation_mapping Image Collection by api_data_owner Last Modified: July 11, 2024 0 comments, 1 views filepath = training_data.download(file_name=training_data.name) import zipfile with zipfile.ZipFile(filepath, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(Path(filepath...
包括笔者自己直接拿下游任务数据tune sam发现loss很差...), 下游任务数据由于量少, 与大模型training数据的分布gap大等原因, 导致直接tuning易"弄脏"好的大模型feature.controlnet遵循这个观点, 提出locked copy 和 trainable copy, 保护好大模型的feature, 同时学一些下游任务数据的特定知识. ...
Prefix-Tuning(P-Tuning v2)[12] Prompt Tuning [13] Lora / QLora [14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利用 LoRA 可以锁定原模型参数不参与训练,只训练少量 LoRA 参数的特性使得训练所需的显...
What is Model Fine-Tuning? 公开提供的最先进的模型具有自定义架构,通常提供预先训练的模型权重。如果这些体系结构是在没有权重的情况下提供的,那么用户将需要从头开始训练模型,他们将需要使用大量数据集来获得最先进的性能。 模型微调是采用预先训练好的模型(架构+权重)并向其显示特定用例的数据的过程。这通常是模型...
Configure Your Model: Depending on the specific model you're finetuning (SAM or FastSAM), you would need to adjust the model configuration parameters to match your specific task and dataset. These parameters may include aspects like the input image size, the number of classes, and the learning...
Prefix-Tuning(P-Tuning v2)[12] Prompt Tuning [13] Lora / QLora [14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利用 LoRA 可以锁定原模型参数不参与训练,只训练少量 LoRA 参数的特性使得训练所需的显...
自~~Facebook~~ Meta 推出SAM以来,CV也迎来了“ChatGPT moment”,SAM训练了超过 11 billion 个segmentation masks,它是预测性人工智能用例的基础模型,而不是生成式人工智能。虽然它在分割不同类型的图像数据和解决各种问题上具有非常高的灵活性,但它的发布没有“Fine-Tuning”功能。
python scripts/main_autosam_seg.py --src_dir ${ACDC_folder} --dist-url 'tcp://localhost:10002' \ --data_dir ${ACDC_folder}/imgs/ --save_dir ./${output_dir} \ --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 -b 4 --dataset ACDC \ --fold ${fold} --tr_size ${tr_...