Изучите тонкую настройку трансформатора и сегментируйте что угодно - на пути к науке о данных
• Meta Segment Anything Model (SAM) - мощная модель сегментации масок с открытым исходным кодом. • SAM применяется для сегментации речных пикселей в задаче дистанционного зондирования. • Для обучения модели необходим подходящий набор данных, содержащий не менее 200-800 изображений. • Модель содержит кодировщик изображений, гибкий кодировщик подсказок и быстрый декодер масок. • Обучение модели включает заморозку кодировщиков изображений и подсказок и обучение декодера масок. • Определение типов подсказок (контрольные точки или ограничивающие прямоугольники) зависит от особенностей набора данных. • Для сегментации рек можно использовать методы определения пороговых значений спектральных индексов или HSV. • Модель SAM была успешно обучена на наборе данных Elwha V1 из более чем 1 тыс. масок сегментации. • Обучающий набор данных содержал несовершенные данные, но модель научилась делать обобщения на их основе.
