Insectsam

🚀 InsectSAM: 昆虫のセグメンテーションとモニタリング

InsectSAMは、オランダにおける昆虫のセグメンテーションとモニタリングに最適化された、Meta AIのsegment-anythingモデルのファインチューニング版です。DIOPSISのカメラシステム、アルゴリズム、データセットとの連携を想定して設計されており、複雑な背景からの昆虫の生物多様性セグメンテーションの精度を向上させます。

🚀 クイックスタート

前提条件

• Python
• Hugging Face Transformers
• PyTorch

使用方法

インストール

!pip install --upgrade -q git+https://github.com/huggingface/transformers
!pip install torch

🤗 Transformersを介してモデルをロード

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMaskGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("martintomov/InsectSAM")
model = AutoModelForMaskGeneration.from_pretrained("martintomov/InsectSAM")

ノートブック

RB-IBDMのGitHubページにある3つのJupyterノートブックを通じて、InsectSAMの機能とGroundingDINOとの統合を探索できます。

• InsectSAM.ipynb: トレーニングプロセス
• InsectSAM_GroundingDINO.ipynb: GroundingDINOによるセグメンテーション性能の向上
• InsectSAM_script.ipynb: 画像処理スクリプト

GitHub: https://github.com/martintmv-git/RB-IBDM/tree/main/InsectSAM

✨ 主な機能

InsectSAMは、多様な背景に対して昆虫をセグメンテーションするようにトレーニングされており、環境の変化に適応し、DIOPSISデータセットに対する長期的な有用性を確保します。

🔧 技術詳細

InsectSAMはsegment-anythingアーキテクチャをベースに構築されており、昆虫専用のデータセットでファインチューニングされ、細部の認識を向上させるためにGroundingDINOと統合されています。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。