240913 TIL SAM

SAM(Segment Anything Model)

1. SAM

• Meta AI에서 개발한 첨단 이미지 분할(Image Segmentation) AI 모델
• 다양한 이미지 속 물체나 영역을 자동으로 분할

2. 이미지 분할(Image Segmentation)

1) 이미지 분할의 정의
- 디지털 이미지에서 픽셀 단위로 특정 영역이나 객체를 나누는 컴퓨터 비전 기술
- 이미지 속에서 서로 다른 물체, 배경, 영역 등을 식별하고 각 부분을 독립적으로 분석
2) 이미지 분할의 유형
- 세그먼트화(Semantic Segmentation): 같은 종류의 모든 물체를 같은 레이블로 분류
- 인스턴트 분할(Instance Segmentation): 동일한 카테고리 내에서 개별 객체를 구분
- 판별적 경계 분할(Panoptic Segmentation): 이미지 내에서 모든 픽셀을 물체 또는 배경으로 분할하여 구체적으로 파악
3) 이미지 분할의 중요성
- 단순한 객체 탐지보다 더 세밀한 정보(물체의 위치, 모양, 윤곽 등)를 제공
- 증강 현실 및 가상 현실 환경에서 물체를 인식하고 상호작용할 수 있게 함
- 자율 주행, 의료, 엔터테인먼트, 로봇 비전 등 미래의 여러 분야에서 핵심적인 역할

3. SAM의 특징

1) 범용성: 특정 사물이나 카테고리에 한정되지 않고 어떤 이미지든 다양한 물체를 분할할 수 있음
2) 상호작용 방식: 사용자가 관심 있는 영역을 클릭하거나 드래그해 모델에 입력할 수 있어, 원하는 영역을 더 정확하게 분할 가능
3) 방대한 데이터 학습: SAM은 1억 장 이상의 이미지 데이터를 학습하여 매우 다양한 환경에서도 높은 정확도의 분할을 수행
4) 다양한 활용 분야: 의료 영상 분석, 자율주행, 건축 설계 등 다양한 산업 분야에서 유용하게 쓰일 수 있는 범용성을 갖춤