Meta Segment Anything Model 2
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메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)는 제로샷 일반화 기능을 갖춘 이미지와 비디오 전반에 걸쳐 실시간으로 프롬프트 가능한 객체 분할을 가능하게 하는 강력한 AI 모델입니다.
웹사이트 방문
https://ai.meta.com/SAM2
제품 정보
업데이트됨:09/09/2024
Meta Segment Anything Model 2이란 무엇인가요
메타 세그먼트 애니씽 모델 2(SAM 2)는 메타의 세그먼트 애니씽 모델의 차세대 모델로, 이미지에서 비디오로 객체 분할 기능을 확장합니다. 메타 AI에 의해 출시된 SAM 2는 실시간으로 비디오 프레임에서 객체를 식별하고 추적할 수 있는 통합 모델로, 이전 모델의 모든 이미지 분할 기능을 유지합니다. 단일 아키텍처를 사용하여 이미지 및 비디오 작업을 처리하며, 특정 교육을 받지 않은 객체를 분할하기 위해 제로샷 학습을 사용합니다. SAM 2는 이전 모델에 비해 향상된 정밀도, 속도 및 다재다능성을 제공하는 컴퓨터 비전 기술의 중요한 발전을 나타냅니다.
Meta Segment Anything Model 2의 주요 기능
메타 세그먼트 에니씽 모델 2 (SAM 2)는 이미지와 비디오 모두에서 실시간으로 프롬프트 가능한 객체 분할을 위한 고급 AI 모델입니다. 이전 모델의 기능을 확장하여 비디오에 대한 성능을 개선하고, 더 빠른 처리 속도와 비디오 프레임 간 객체 추적 기능을 제공합니다. SAM 2는 다양한 입력 프롬프트를 지원하며, 제로샷 일반화를 보여주고, 실시간 상호작용 애플리케이션을 가능하게 하는 스트리밍 추론을 통해 효율적인 비디오 처리를 위해 설계되었습니다.
통합 이미지 및 비디오 분할: SAM 2는 동일한 아키텍처를 사용하여 이미지와 비디오 모두에서 객체를 분할할 수 있는 최초의 모델입니다.
실시간 상호작용 분할: 이 모델은 최소한의 사용자 입력으로 이미지와 비디오에서 객체를 빠르고 정밀하게 선택할 수 있게 합니다.
비디오 프레임 간 객체 추적: SAM 2는 비디오의 모든 프레임에서 선택된 객체를 일관되게 추적하고 분할할 수 있습니다.
제로샷 일반화: 이 모델은 사용자 정의 적응 없이 이전에 보지 못한 시각적 콘텐츠에서 객체를 분할할 수 있습니다.
다양한 입력 프롬프트: SAM 2는 객체를 선택하기 위해 클릭, 박스 또는 마스크 등 다양한 입력 방법을 지원합니다.
Meta Segment Anything Model 2의 사용 사례
비디오 편집 및 효과: SAM 2는 효과를 적용하거나 편집을 위해 비디오에서 객체를 쉽게 선택하고 추적하는 데 사용될 수 있습니다.
증강 현실 애플리케이션: 모델의 실시간 기능은 AR 경험에 적합하여 실시간 비디오에서 객체와 상호작용할 수 있게 합니다.
의료 영상 분석: SAM 2의 정밀한 분할 능력은 의료 스캔 및 비디오에서 특정 관심 영역을 식별하고 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
자율주행 차량 인식: 이 모델은 자율주행 시스템이 비디오 프레임 간 환경에서 객체를 더 잘 식별하고 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
과학 연구 및 데이터 분석: 연구자들은 SAM 2를 사용하여 과학적 이미지와 비디오에서 관심 있는 객체를 자동으로 분할하고 추적할 수 있습니다.
장점
이미지와 비디오 모두에서 다양한 응용 가능
상호작용 애플리케이션을 가능하게 하는 실시간 처리
커뮤니티 기여 및 개선을 허용하는 오픈 소스 릴리스
이전 모델 및 기타 기존 모델에 비해 성능 향상
단점
실시간 비디오 처리를 위해 상당한 계산 자원이 필요할 수 있음
빠르게 움직이는 시나리오나 복잡한 가림이 있는 경우 오류 가능성
최적의 결과를 위해 일부 경우 수동 수정이 필요할 수 있음
Meta Segment Anything Model 2 사용 방법
의존성 설치: PyTorch 및 기타 필수 라이브러리를 설치합니다.
모델 체크포인트 다운로드: 제공된 GitHub 리포지토리에서 SAM 2 모델 체크포인트를 다운로드합니다.
필요한 모듈 가져오기: torch 및 필요한 SAM 2 모듈을 가져옵니다.
SAM 2 모델 로드: 다운로드한 체크포인트로 SAM 2 모델을 로드하기 위해 build_sam2() 함수를 사용합니다.
입력 준비: 분할하려는 이미지 또는 비디오를 로드합니다.
예측기 생성: 이미지의 경우 SAM2ImagePredictor를 생성합니다. 비디오의 경우 build_sam2_video_predictor()를 사용합니다.
이미지/비디오 설정: 이미지의 경우 예측기의 set_image() 메서드를 사용하거나 비디오의 경우 init_state()를 사용합니다.
프롬프트 제공: 분할하려는 객체를 나타내기 위해 포인트, 박스 또는 마스크를 프롬프트로 지정합니다.
마스크 생성: 이미지의 경우 예측기의 predict() 메서드를 호출하거나 비디오의 경우 add_new_points() 및 propagate_in_video()를 호출하여 분할 마스크를 생성합니다.
결과 처리: 모델은 분할 마스크를 반환하며, 이를 필요에 따라 사용하거나 시각화할 수 있습니다.
Meta Segment Anything Model 2 자주 묻는 질문
SAM 2는 Meta에서 개발한 고급 AI 모델로, 이미지와 비디오에서 객체를 분할할 수 있습니다. 원래 SAM 모델을 기반으로 하여 비디오 분할 기능과 실시간 상호작용 애플리케이션을 위한 성능을 개선했습니다.
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