Segment Anything Model (SAM) 개요
Segment Anything Model (SAM): AI를 활용한 이미지 분할 혁신
**Segment Anything Model (SAM)**이란 무엇일까요? Meta AI에서 개발한 최첨단 AI 모델로, 전례 없는 용이성과 유연성으로 이미지 분할을 수행하도록 설계되었습니다. 클릭 한 번과 같은 프롬프트를 사용하여 이미지 내의 모든 객체를 "잘라내기"할 수 있어 매우 상호 작용적이고 사용자 친화적입니다.
Segment Anything Model (SAM)은 어떻게 작동할까요?
SAM은 프롬프트 가능한 분할 시스템으로 작동합니다. 즉, 추가 교육 없이 다양한 입력 프롬프트를 기반으로 이미지를 분할할 수 있습니다. 이 기능을 제로샷 일반화라고 합니다. 이 모델은 객체를 구성하는 일반적인 개념을 학습하여 익숙하지 않은 객체와 이미지를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 상호 작용적 프롬프트: 점, 상자 또는 마스크를 사용하여 분할할 대상을 지정합니다.
- 자동 분할: 이미지의 모든 것을 자동으로 분할합니다.
- 모호성 처리: 모호한 프롬프트에 대해 여러 개의 유효한 마스크를 생성합니다.
- 확장 가능한 출력: 출력 마스크는 다른 AI 시스템의 입력으로 사용할 수 있습니다.
- 제로샷 일반화: 모델의 사전 훈련된 이해를 통해 재교육 없이 새로운 객체와 이미지로 일반화할 수 있습니다.
Segment Anything Model (SAM)이 중요한 이유는 무엇일까요?
SAM은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 발전으로, 이미지 분할에서 다재다능함과 효율성을 제공합니다. 프롬프트 가능한 디자인은 다른 시스템과의 통합을 용이하게 하여 혁신적인 애플리케이션의 길을 열어줍니다. 또한 컴퓨터 비전 작업에서 일반적으로 필요한 주석 작업도 크게 줄여줍니다.
Segment Anything Model (SAM)을 사용하는 방법
- 프롬프트 제공: 전경/배경 점, 경계 상자 또는 마스크와 같은 프롬프트를 입력합니다.
- 추론 실행: 이미지 인코더는 이미지를 처리하여 이미지 임베딩을 만듭니다.
- 마스크 디코딩: 프롬프트 인코더와 마스크 디코더는 이미지와 프롬프트 임베딩에서 객체 마스크를 생성합니다.
Segment Anything Model (SAM)은 누구를 위한 것일까요?
SAM은 다음과 같은 광범위한 사용자에게 유용합니다.
- AI 연구원: 컴퓨터 비전의 새로운 가능성을 탐색합니다.
- 애플리케이션 개발자: 유연한 분할 기능을 애플리케이션에 통합합니다.
- 데이터 과학자: 이미지 주석 프로세스를 간소화하고 가속화합니다.
- 크리에이티브 전문가: 분할된 객체를 이미징 편집, 콜라주 및 3D 모델링에 사용합니다.
SAM의 데이터 엔진: 비법 소스
SAM의 기능은 모델 루프 내 "데이터 엔진"을 사용하여 수집된 수백만 개의 이미지와 마스크에 대한 교육의 결과입니다. 연구원들은 반복적으로 이미지에 주석을 달고 모델을 업데이트하여 성능과 데이터 세트를 크게 향상시켰습니다.
효율적이고 유연한 모델 설계
SAM은 효율적으로 설계되었습니다. 모델을 다음과 같이 분리합니다.
- 일회성 이미지 인코더.
- 웹 브라우저에서 실행할 수 있는 경량 마스크 디코더.
이 설계를 통해 빠른 추론이 가능하고 다양한 플랫폼에서 SAM에 액세스할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례:
- 비디오의 객체 추적: 비디오 프레임에서 분할된 객체를 추적합니다.
- 이미지 편집 애플리케이션: 객체를 격리하여 정확한 편집을 가능하게 합니다.
- 3D 모델링: 2D 마스크를 3D 모델로 리프트합니다.
- 크리에이티브 작업: 분할된 요소를 사용하여 콜라주 및 기타 예술적 구성을 만듭니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
- 어떤 유형의 프롬프트가 지원되나요? 전경/배경 점, 경계 상자 및 마스크가 지원됩니다. 텍스트 프롬프트는 연구 논문에서 탐구되었지만 현재 릴리스되지 않았습니다.
- 모델의 구조는 무엇인가요? ViT-H 이미지 인코더, 프롬프트 인코더 및 경량 변환기 기반 마스크 디코더를 사용합니다.
- 모델은 어떤 플랫폼을 사용하나요? 이미지 인코더는 GPU가 있는 PyTorch에서 실행되고 프롬프트 인코더와 마스크 디코더는 ONNX 런타임을 사용하여 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있습니다.
SAM을 활용함으로써 사용자는 이미지 분할에서 새로운 수준의 정밀도와 효율성을 실현하여 다양한 혁신적인 애플리케이션의 문을 열 수 있습니다. SAM의 사용자 친화적이고 효율적인 설계는 연구원, 개발자 및 크리에이티브 전문가 모두에게 혁신적인 도구입니다.
SAM: 인스턴스 분할을 위한 제너럴리스트 모델
Segment Anything Model (SAM)은 AI 기반 이미지 분할의 중요한 도약입니다. 보이지 않는 데이터로 일반화하고 다양한 프롬프트를 처리하는 능력은 연구원, 개발자 및 컴퓨터 비전 작업에 종사하는 모든 사람에게 귀중한 도구입니다. Meta AI가 SAM을 지속적으로 개발하고 개선함에 따라 이미지 처리 분야에 미치는 잠재적 영향은 상당합니다.
"Segment Anything Model (SAM)"의 최고의 대체 도구
DeepPDF는 PDF를 위한 AI 기반 연구 어시스턴트로, 채팅 상호작용, 요약, 번역, 핵심 용어, 이미지, 공식 분석 기능을 제공하여 딥러닝과 문서 처리를 간소화합니다.
Xander는 노코드 AI 모델 훈련을 가능하게 하는 오픈 소스 데스크톱 플랫폼입니다. 자연어로 작업을 설명하면 텍스트 분류, 이미지 분석, LLM 미세 조정에 대한 자동화된 파이프라인을 실행하며, 로컬 머신에서 프라이버시와 성능을 보장합니다。
Innovatiana는 전문적인 데이터 라벨링을 제공하고 ML, DL, LLM, VLM, RAG 및 RLHF를 위한 고품질 AI 데이터 세트를 구축하여 윤리적이고 영향력 있는 AI 솔루션을 보장합니다.
DataVLab을 사용하여 정확한 이미지 주석 및 데이터 라벨링으로 AI 모델을 강화하십시오. 의료, 소매 및 모빌리티를 위한 고품질의 확장 가능한 서비스입니다.
AI Superior는 AI 기반 애플리케이션 개발 및 컨설팅을 전문으로 하는 독일 기반 AI 서비스 회사입니다. 그들은 기업 경쟁력을 강화하기 위해 맞춤형 AI 솔루션, 교육 및 R&D를 제공합니다.
Averroes: 99% 이상의 정확도와 거의 제로에 가까운 오탐을 제공하는 AI 시각 검사 소프트웨어입니다. 원활하고 자동화된 시각 검사 및 가상 계측을 위한 노코드 플랫폼입니다.
T-Rex Label은 Grounding DINO, DINO-X 및 T-Rex 모델을 지원하는 AI 기반 데이터 주석 도구입니다. COCO 및 YOLO 데이터 세트와 호환되며 효율적인 컴퓨터 비전 데이터 세트 생성을 위해 경계 상자, 이미지 분할 및 마스크 주석과 같은 기능을 제공합니다.
Ultralytics HUB를 사용하면 사용자는 노코드 플랫폼으로 AI 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 객체 감지 및 이미지 분할을 위해 Ultralytics YOLO를 사용하여 비전 AI 모델을 훈련합니다.
Epigos AI는 기업이 데이터에 주석을 달고, 모델을 훈련하고, 원활하게 배포할 수 있도록 컴퓨터 비전 플랫폼을 통해 지원합니다. 프로세스를 자동화하고 지능적인 의사 결정을 추진하십시오.
Cutout.Pro는 사진 및 비디오 편집을 위한 올인원 AI 시각 디자인 플랫폼입니다. 배경을 자동으로 제거하고, 이미지를 개선하고, 시각적 콘텐츠를 쉽게 생성하십시오.
직관적인 Image Splitter 도구를 사용하여 소셜 미디어, 웹 디자인 및 창의적인 프로젝트를 위해 온라인에서 큰 이미지를 더 작은 부분으로 쉽게 분할하십시오.
Liner.ai는 몇 분 안에 머신러닝 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있는 무료 도구입니다. 코딩이나 ML 전문 지식이 필요하지 않습니다.
Prodigy: AI, ML 및 NLP 작업을 위한 다운로드 가능한 주석 도구입니다. 실제 예제를 사용하여 모델을 훈련합니다. 로컬에서 실행되며 완전한 개인 정보 보호를 제공합니다.
Encord는 AI 데이터 관리 플랫폼입니다. 더 나은 AI를 더 빠르게 생산에 투입할 수 있도록 멀티모달 데이터 큐레이션, 주석 및 모델 평가를 가속화하고 단순화합니다.