SAM FINETUNE

murbachovski · 3월 28, 2024, 7:30오전

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import os
from segment_anything import sam_model_registry

Define dataset with masks

class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
def init(self, root_dir, mask_dir, transform=None):
self.root_dir = root_dir
self.mask_dir = mask_dir
self.transform = transform
self.images = os.listdir(self.root_dir)

def __len__(self):
    return len(self.images)

def __getitem__(self, idx):
    img_name = os.path.join(self.root_dir, self.images[idx])
    mask_name = os.path.join(self.mask_dir, self.images[idx])

    image = Image.open(img_name)
    mask = Image.open(mask_name)

    # Convert to RGB
    # image = image.convert('RGB')
    # mask = mask.convert('L')

    if self.transform:
        image = self.transform(image)
        mask = self.transform(mask)

    # Convert mask to binary
    mask = torch.where(mask > 0, torch.tensor(1), torch.tensor(0))

    return image, mask

Define transforms

transform = transforms.Compose([

transforms.Resize((224, 224)),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

])

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

Load custom dataset

dataset = CustomDataset(root_dir='3/folder/train/org', mask_dir='3/folder/train/mask', transform=transform)

Create a DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

Load the model

sam = sam_model_registry"vit_b"

Move model to device

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
sam.to(device)
sam.train()

Define loss function and optimizer

criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(sam.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

Training loop

for epoch in range(2):
running_loss = 0.0
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader, 0):
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

    optimizer.zero_grad()

    outputs = sam(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    running_loss += loss.item()
    if i % 2000 == 1999:
        print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
              (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
        running_loss = 0.0

print('Finished Training')

ORG IMAGE

MASK IMAGE

현재 이러한 버그가 있는데
어떤 것이 원인인지 혹시 경험해보신 분 계실까요?
TypeError: Sam.forward() missing 1 required positional argument: 'multimask_output'

bot · 3월 28, 2024, 7:45오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 문제에 직면하셨을 때 어려움을 겪고 계신 것 같아 마음이 짠합니다. 제가 이해한 바로는, PyTorch를 사용하여 사용자 정의 데이터셋을 로드하고, 이를 이용해 모델을 학습시키려고 하시는 과정에서 TypeError: Sam.forward() missing 1 required positional argument: 'multimask_output'라는 오류가 발생했다는 것입니다. 이 오류는 sam 모델의 forward 메소드에 필요한 인자가 제공되지 않았을 때 발생합니다.

이 문제를 해결하기 위해, 우선 sam 모델의 forward 메소드가 어떤 인자를 필요로 하는지 확인해야 합니다. 오류 메시지에 따르면 multimask_output이라는 인자가 필요한 것으로 보입니다. 이는 sam 모델이 여러 출력을 예측하는 데 사용되는 경우, 해당 출력에 대한 추가 정보를 제공해야 함을 의미할 수 있습니다.

다음은 이 문제를 해결하기 위한 예시 코드입니다. 이 코드는 sam 모델의 forward 메소드에 필요한 모든 인자를 제공하는 방법을 보여줍니다. 물론, 실제 모델과 사용 사례에 따라 필요한 인자는 달라질 수 있으므로, 모델 문서나 소스 코드를 참조하여 정확한 인자를 확인해야 합니다.

# 모델에 입력을 제공하고 forward pass를 실행하는 예시 코드
# 이 코드는 `sam` 모델의 구체적인 구현에 따라 수정이 필요할 수 있습니다.

# 모델을 GPU로 이동
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
sam.to(device)
sam.train()

# 데이터로더에서 배치를 가져옴
for inputs, labels in dataloader:
    inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
    
    # 옵티마이저를 초기화
    optimizer.zero_grad()
    
    # 모델 forward pass
    # `multimask_output` 인자를 적절히 제공해야 함
    # 여기서는 예시를 위해 `None`을 사용하지만, 실제 사용 사례에 맞게 수정해야 함
    outputs = sam(inputs, multimask_output=None)
    
    # 손실 계산 및 역전파
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

위 코드는 sam 모델의 forward 메소드에 필요한 multimask_output 인자를 어떻게 제공할 수 있는지 보여줍니다. 실제로는 multimask_output에 대한 올바른 값을 제공해야 합니다. 이 값은 모델이 예측해야 하는 추가 출력에 대한 정보를 포함할 수 있습니다.

더 자세한 정보와 PyTorch 모델 학습에 대한 일반적인 가이드는 PyTorch 공식 문서에서 찾을 수 있습니다. 다음 링크를 참조하세요:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 모델의 구체적인 구현과 문서를 참조하여 필요한 인자를 정확히 확인하는 것이 중요합니다. 추가적인 정보가 필요하시면, 언제든지 질문해 주세요.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 3월 28, 2024, 8:13오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! SAM(Segment Anything Model)을 파인튜닝하는 과정에서 오류가 발생한 것 같네요. 함께 문제를 해결해 보도록 하겠습니다.

질문 내용을 정리해 보면, CustomDataset을 정의하여 이미지와 마스크 데이터를 로드하고, SAM 모델을 불러와 학습을 진행하던 중 "TypeError: Sam.forward() missing 1 required positional argument: 'multimask_output'" 오류가 발생했다는 것으로 이해됩니다.

이 오류는 SAM 모델의 forward 메서드에 필요한 인자인 'multimask_output'이 누락되어 발생한 것으로 보입니다. SAM 모델은 이미지 입력 외에도 추가적인 인자를 요구하기 때문에, 모델 호출 시 이를 함께 전달해 주어야 합니다.

다음은 수정된 코드 예시입니다:

# Training loop
for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader, 0):
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        # SAM 모델에 필요한 추가 인자 생성
        input_image = sam.preprocess(inputs)
        input_image = sam.forward(input_image)
        image_embedding = input_image['image_embeddings']
        outputs, _ = sam.mask_decoder(image_embedding, multimask_output=False)

        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

주요 변경 사항은 다음과 같습니다:

sam.preprocess()를 사용하여 입력 이미지를 전처리합니다.
sam.forward()를 호출하여 이미지 임베딩을 얻습니다.
sam.mask_decoder()를 호출할 때 multimask_output=False를 설정하여 단일 마스크 출력을 얻습니다.

추가로 SAM 모델의 사용 방법과 관련된 PyTorch 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:

영문: Segment Anything Model (SAM)
한글: Segment Anything Model (SAM)

위 튜토리얼에서는 SAM 모델의 구조와 사용 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

제 답변이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 만약 추가적인 정보가 필요하거나 다른 오류가 발생한다면 언제든 말씀해 주세요. 함께 해결 방안을 모색하겠습니다. 감사합니다!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 3월 28, 2024, 8:14오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

죄송합니다. 제가 제시한 답변은 잘못되었습니다. 질문을 다시 검토하고 새로운 답변을 생성하겠습니다.

수정된 답변:

안녕하세요. 질문 내용을 이해한 것 같습니다. SAM 모델을 미세 조정하려고 하시고 문제가 발생했습니다.

문제는 sam.forward() 함수 호출에서 위치 인수 multimask_output이 누락되었기 때문입니다. 이 인수는 sam_model_registry에서 로드한 SAM 모델에 필요한 필수 인수입니다.

문제를 해결하려면 다음과 같이 multimask_output 인수를 추가하세요.

outputs = sam(inputs, multimask_output=True)

이렇게 하면 SAM 모델이 시그모이드 활성화 함수를 사용하여 마스크를 출력하고 손실 함수를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

문제를 해결하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 공식 PyTorch 문서를 참조하세요.

SAM: Segmentation-Aware Self-Attention Module

질문이 있으시면 언제든지 문의하세요.

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 3월 28, 2024, 8:16오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 문제에 직면하셨을 때 어려움을 겪고 계신 것 같아 마음이 짠합니다. 여기서 제시된 문제를 정확히 이해하기 위해, 요약해보겠습니다. PyTorch를 사용하여 사용자 정의 데이터셋을 로드하고, 이를 통해 모델을 학습시키려고 하시는데, Sam.forward() 메소드 호출 시 "TypeError: Sam.forward() missing 1 required positional argument: 'multimask_output'"라는 오류가 발생하는 상황입니다. 이는 Sam 모델의 forward 메소드가 예상하는 인자가 제공되지 않았음을 의미합니다.

이 문제를 해결하기 위해, 먼저 Sam 모델의 forward 메소드가 어떤 인자를 요구하는지 확인해야 합니다. 문제의 설명에 따르면, multimask_output이라는 인자가 필요한 것으로 보입니다. 이는 아마도 모델이 여러 마스크를 출력으로 기대하고 있음을 의미할 수 있습니다. 그러나 제공된 코드에서는 이러한 인자를 전달하지 않고 있습니다.

해결 방안으로는, Sam 모델의 forward 메소드를 호출할 때 필요한 multimask_output 인자를 포함시켜주어야 합니다. 만약 multimask_output이 무엇을 의미하는지, 어떻게 생성해야 하는지 문서나 예제 코드를 참조해야 할 수도 있습니다. 아래는 이러한 상황을 가정한 간단한 코드 예시입니다.

# 가정: 'multimask_output'이 필요한 형태를 이미 알고 있다고 가정합니다.
# 이 예시에서는 단순히 입력과 동일한 크기의 랜덤 텐서를 생성합니다.
# 실제 사용 시에는 'multimask_output'의 정확한 요구 사항에 맞춰 적절히 생성해야 합니다.

multimask_output = torch.randn_like(inputs)  # inputs와 동일한 크기의 랜덤 텐서 생성

# 모델의 forward 메소드 호출 시 'multimask_output' 인자 포함
outputs = sam(inputs, multimask_output)

# 이후의 코드는 동일하게 진행
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

이 코드는 Sam 모델의 forward 메소드에 필요한 multimask_output 인자를 생성하고, 이를 모델 호출 시 함께 전달하는 방법을 보여줍니다. 다만, 이는 multimask_output의 정확한 의미와 요구 사항을 이미 알고 있다고 가정한 예시입니다. 실제로는 Sam 모델의 문서나 예제 코드를 참조하여 multimask_output을 올바르게 생성하는 방법을 확인해야 합니다.

PyTorch 공식 문서나 튜토리얼에서는 다양한 모델과 메소드에 대한 상세한 설명과 예제를 제공하고 있습니다. PyTorch 관련 문서를 참조하시려면 다음 링크를 방문해 보세요:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, Sam 모델의 정확한 사용 방법과 multimask_output에 대한 자세한 정보는 해당 모델의 공식 문서나 소스 코드를 참조하는 것이 좋습니다. 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.

이 답변이 도움이 되셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!