소개
Segment Anything Model(SAM)은 메타 AI 연구소에서 개발한 혁신적인 이미지 분할 기반 모델입니다. 방대한 학습 데이터(1,100만 장 이미지, 11억 개 마스크)를 기반으로 점, 상자, 텍스트 등 다양한 프롬프트 입력에 따라 정확한 객체 마스크를 생성합니다.
주요 특징:
- 프롬프트 기반 분할: 단순한 점이나 상자 표시만으로도 정밀한 객체 경계를 추출
- 제로샷 일반화 능력: 새로운 이미지 유형이나 작업에 추가 학습 없이도 우수한 성능 발휘
- 실시간 처리: 약 50ms 내에 마스크 생성으로 대화형 응용 프로그램에 적합
- 오픈소스 접근성: Apache 2.0 라이선스로 연구 및 상용 활용 가능
적용 분야:
- 의료 영상 분석: 진단 및 치료 계획 수립을 위한 정확한 해부학적 구조 분할
- 환경 모니터링: 위성 이미지를 통한 토지 이용 분류 및 기후 변화 추적
- 콘텐츠 제작: AR/VR 및 영상 효과 제작을 위한 실시간 객체 분리
- 자율 시스템: 로봇 및 자율주행차의 장면 인식 능력 향상
- 데이터 라벨링: AI 학습용 데이터 주석 작업 자동화 및 효율화
