精调万分(Fine tune SAM)-万分预测器的解读和精调之一

news2024/12/26 1:04:55

缘起

分割万物(segment-anything model, SAM, 万分), 是图像分割领域的革命, 图像分割从此进入大模型时代. 如何自定义这个大模型以为己用? 或者说, 通过精调取长补短用于自己的项目?这是一个值得研究的问题, 在这里我试着探索一下, 万分在医学影像学里面的脊柱分割的应用.

解读`万分`

笔记本初探 - 全分和预分

万分官方的gt上面, 给出了3个笔记本示例, 我们来看这2个: 全分automatic_mask_generator_example 和预分predictor_example.

全分示例:

全分很简单, 就是对全图点阵采样, 分割生罩.

mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam) # 调用
masks = mask_generator.generate(image) # 生成

在这里插入图片描述

很简单的2句, 就可以完成万分.
返回: 所有物体的罩的字典包括:
segmentation : 罩
area : 面积(以像素为单位)
bbox : 覆框(XYWH)
predicted_iou : 和模型本身的交并比(质量预测)
point_coords : 采点坐标
stability_score : 稳定分
crop_box : 裁框

masks[3]

{'segmentation': array([[False, False, False, ..., False, False, False],
        [False, False, False, ..., False, False, False],
        [False, False, False, ..., False, False, False],
        ...,
        [False, False, False, ..., False, False, False],
        [False, False, False, ..., False, False, False],
        [False, False, False, ..., False, False, False]]),
 'area': 1415,
 'bbox': [280.0, 39.0, 38.0, 47.0],
 'predicted_iou': 0.9696633815765381,
 'point_coords': [[312.0, 56.0]],
 'stability_score': 0.9679219126701355,
 'crop_box': [0, 0, 512, 512]}