SAM은 어떤 종류의 입력 프롬프트를 지원하나요?

SAM은 포인트, 박스, 텍스트 프롬프트 및 객체 탐지기나 AR/VR 헤드셋과 같은 다른 시스템의 입력을 포함한 다양한 입력 프롬프트를 지원합니다. 이 유연한 프롬프트 시스템은 SAM이 광범위한 분할 작업에 사용될 수 있도록 합니다.

SAM은 어떻게 훈련되었나요?

SAM은 11백만 개의 다양한 이미지에서 10억 개 이상의 분할 마스크를 포함하는 대규모 데이터 세트인 SA-1B에서 훈련되었습니다. 이 데이터 세트는 모델-인-더-루프 '데이터 엔진' 접근 방식을 사용하여 SAM 자체를 통해 반복적인 과정을 통해 생성되었습니다.

SAM의 주요 기능은 무엇인가요?

SAM은 낯선 객체에 대해 제로샷 분할을 수행하고, 모호한 프롬프트에 대해 여러 유효한 마스크를 생성하며, 이미지에서 모든 것을 자동으로 분할하고, 다른 AI 시스템과 유연하게 통합할 수 있습니다. 그 출력은 비디오 추적 및 3D 리프팅과 같은 다양한 다운스트림 작업에 사용될 수 있습니다.

SAM 2는 원래 SAM과 어떻게 다른가요?

SAM 2는 SAM의 기능을 비디오로 확장하여 이미지와 비디오 모두에서 실시간으로 프롬프트 가능한 객체 분할을 가능하게 합니다. 이는 순차적인 비디오 처리를 위한 스트리밍 메모리 설계를 특징으로 하며, 원래의 SAM보다 더 빠르고 효율적입니다.

SAM은 공개 사용이 가능한가요?

네, SAM과 SAM 2는 Apache 2.0 라이센스 하에 제공됩니다. Meta는 컴퓨터 비전의 추가 혁신을 촉진하기 위해 모델, 데이터 세트, 코드 및 연구 논문을 공개했습니다.

Segment Anything

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Segment Anything은 Meta AI에 의해 개발된 프롬프트 가능한 AI 모델로, 제로샷 일반화 기능을 통해 어떤 이미지에서든 어떤 객체든 세분화할 수 있습니다.

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개요
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제품 정보

업데이트됨:12/11/2024

Segment Anything이란 무엇인가요

Segment Anything Model (SAM)은 Meta AI에 의해 소개된 컴퓨터 비전을 위한 획기적인 AI 모델입니다. 이는 추가 훈련 없이 다양한 유형의 입력 프롬프트를 기반으로 이미지에서 어떤 객체든 '잘라내는' 세분화하도록 설계되었습니다. SAM은 1억 개 이상의 마스크로 구성된 방대한 데이터 세트에서 훈련된 이미지 세분화 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 이 기초 모델은 다양한 이미지 세분화 작업을 위한 다재다능하고 적응 가능한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

Segment Anything의 주요 기능

세그먼트 아무것도 (SAM)은 이미지 분할을 위해 Meta AI에서 개발한 AI 모델입니다. 포인트나 박스와 같은 다양한 입력 프롬프트에서 고품질 객체 마스크를 생성할 수 있으며, 이미지의 모든 객체를 분할할 수 있습니다. SAM은 추가 교육 없이 새로운 객체와 이미지에 대해 제로샷 일반화를 보여줍니다. 이는 1억 개 이상의 마스크와 1,100만 개의 이미지로 구성된 대규모 데이터 세트에서 교육받았기 때문입니다. 모델의 효율적인 설계는 다른 시스템과의 유연한 통합을 가능하게 하고 웹 브라우저에서 실시간 처리를 가능하게 합니다.

프롬프트 기반 분할: SAM은 포인트, 박스 또는 텍스트와 같은 다양한 입력 프롬프트에서 마스크를 생성할 수 있어 재교육 없이 유연한 분할 작업을 가능하게 합니다.

제로샷 일반화: 이 모델은 객체에 대한 일반적인 이해를 학습하여 추가 교육 없이 낯선 객체와 이미지를 분할할 수 있습니다.

효율적인 아키텍처: SAM의 설계에는 한 번의 이미지 인코더와 경량 마스크 디코더가 포함되어 있어 웹 브라우저에서도 빠른 처리를 가능하게 합니다.

모호성 인식 출력: SAM은 모호한 프롬프트에 대해 여러 유효한 마스크를 생성할 수 있어 포괄적인 분할 옵션을 제공합니다.

Segment Anything의 사용 사례

AR/VR 애플리케이션: SAM은 사용자 시선이나 상호작용에 따라 객체를 실시간으로 분할하기 위해 AR/VR 시스템과 통합될 수 있습니다.

자동화된 이미지 편집: 이 모델은 배경 제거, 객체 분리 또는 사진 편집 소프트웨어에서 콜라주와 같은 창의적인 작업에 사용될 수 있습니다.

의료 이미지 분석: SAM의 다양한 객체를 분할하는 능력은 의료 스캔에서 특정 해부학적 구조를 식별하고 분리하는 데 적용될 수 있습니다.

환경 모니터링: 이 모델은 위성 또는 드론 이미지에서 요소를 분할하고 분석하여 산림 파괴 추적이나 도시 계획과 같은 작업에 사용될 수 있습니다.

장점

매우 다재다능하고 다양한 분할 작업에 적응할 수 있습니다

제로샷 기능은 작업별 교육의 필요성을 줄입니다

효율적인 설계는 브라우저에서 실시간 처리를 가능하게 합니다

단점

대규모 모델 크기는 자원이 제한된 장치에서 배포하는 데 어려움을 줄 수 있습니다

특정 객체 식별 및 레이블 지정을 위해 다른 시스템과의 통합이 필요합니다

Segment Anything 사용 방법

Segment Anything 설치: GitHub 리포지토리를 클론하고 pip를 사용하여 패키지를 설치합니다: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .

모델 체크포인트 다운로드: Segment Anything GitHub 리포지토리에서 사전 훈련된 모델 체크포인트를 다운로드합니다.

필요한 모듈 가져오기: 필요한 모듈을 가져옵니다: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor

모델 로드: 체크포인트를 사용하여 SAM 모델을 로드합니다: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')

입력 이미지 준비: 입력 이미지를 로드하고 전처리합니다: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

마스크 생성: SamAutomaticMaskGenerator를 사용하여 마스크를 생성합니다: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)

프롬프트 제공 (선택 사항): 보다 정밀한 세분화를 위해 모델을 안내할 포인트나 박스와 같은 프롬프트를 제공합니다: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)

결과 시각화: matplotlib 또는 기타 시각화 도구를 사용하여 원본 이미지에 생성된 마스크를 표시합니다

Segment Anything 자주 묻는 질문

세그먼트 아무것도 모델(SAM)은 이미지 분할을 위해 Meta AI에서 개발한 AI 모델입니다. SAM은 추가 교육 없이 포인트나 박스와 같은 다양한 입력 프롬프트를 기반으로 이미지에서 어떤 객체든 분할할 수 있습니다. SAM은 새로운 객체와 이미지에 대한 제로샷 일반화를 위해 설계되었습니다.