SAM2（Segment Anything 2）是Meta开发的一个新模型，可以对图像中的任何物体进行分割，而不局限于特定的类别或领域。这个模型的独特之处在于其训练数据的规模：1100万张图像和110亿个掩码。这种广泛的训练使SAM2成为训练新图像分割任务的强大起点。
如果SAM可以分割任何东西，为什么我们还需要重新训练它？因为训练数据的原因，SAM在常见物体上表现很好，但在稀有或特定领域的任务上可能表现相当差。
所以我们可以在SAM给出不充分结果的情况下，通过在新数据上进行微调显著提高模型的能力。因为这将需要更少的训练数据，并给出比从头开始训练模型更好的结果。
本文演示了如何在仅60行代码内（不包括标注和导入）对SAM2进行微调。
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