Segment Anything Model (SAM)

Segment Anything Model (SAM)이란 무엇인가요?

Segment Anything Model (SAM)은 Meta AI의 Fundamental AI Research (FAIR) 연구소에서 개발한 최첨단 이미지 세분화 모델입니다. 1,100만 장 이상의 이미지와 11억 개의 마스크로 구성된 최대 규모의 세분화 데이터셋으로 학습된 SAM은 점, 박스, 텍스트 등 다양한 프롬프트로부터 정밀한 세분화 마스크를 생성할 수 있습니다. 아키텍처는 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 경량 마스크 디코더로 구성되어 실시간 마스크 생성 및 다양한 세분화 작업에서 추가 학습 없이 강력한 제로샷 성능을 발휘합니다. SAM은 주석 작업을 간소화하고 의료 영상에서 환경 모니터링까지 폭넓은 응용 분야를 지원하여 이미지 세분화의 대중화를 이끌고 있습니다.

주요 기능

• 프롬프트 기반 세분화(Promptable Segmentation)

  점, 박스, 대략적인 마스크 또는 텍스트 입력 등 유연한 프롬프트를 기반으로 정확한 세분화 마스크를 생성합니다.

• 파운데이션 모델 아키텍처(Foundation Model Architecture)

  트랜스포머 기반 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 그리고 실시간 상호작용 세분화에 최적화된 경량 마스크 디코더로 구성되어 있습니다.

• 대규모 학습 데이터셋(Massive Training Dataset)

  11백만 장 이상의 이미지와 10억 개가 넘는 마스크를 포함한 SA-1B 데이터셋으로 학습되어 광범위한 일반화와 제로샷 전이가 가능합니다.

• 제로샷 일반화(Zero-Shot Generalization)

  특정 작업에 대한 추가 학습 없이 새로운 이미지 도메인과 작업에서도 객체 세분화에 뛰어난 성능을 보입니다.

• 오픈소스 및 확장성(Open Source and Extensible)

  Apache 2.0 라이선스 하에 코드, 모델, 데이터셋이 공개되어 연구 및 상업적 용도로 활용할 수 있습니다.

• 실시간 성능(Real-Time Performance)

  효율적인 마스크 디코딩으로 약 50밀리초 내에 마스크가 생성되어 인터랙티브 애플리케이션을 지원합니다.

사용 사례

• AI 기반 이미지 주석 작성(AI-Assisted Image Annotation) : 자동으로 세분화 마스크를 생성하여 인력의 라벨링 작업을 빠르게 지원합니다.
• 의료 영상(Medical Imaging) : 정확한 해부학적 구조 또는 병변의 세분화로 진단 및 치료 계획을 지원합니다.
• 환경 및 위성 영상(Environmental and Satellite Imaging) : 정확한 위성 이미지 세분화를 통해 토지 피복 지도화, 재난 대응, 기후 모니터링 등을 용이하게 합니다.
• 증강현실 및 시각 효과(Augmented Reality and Visual Effects) : AR 애플리케이션 및 후처리 시각 효과를 위한 실시간 객체 세분화를 지원합니다.
• 로보틱스 및 자율주행(Robotics and Autonomous Vehicles) : 객체 세분화를 통해 내비게이션 및 상호작용에 필요한 정밀한 장면 이해를 제공합니다.

자주 묻는 질문