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UTF-404
💡 SAM2 직접 적용해보기
이전 글에서 SAM2가 무엇인지에 알아보았다. 오늘은 실제로 다운로드하여서 각각 각자가 원하는 이미지 파일 또는 영상 파일을 직접 세그멘테이션을 해보는 시간을 가져볼까 한다.필자는 이 글에서 이미지만 다룰 예정이다.아래의 링크에서 SAM2 Demo를 설치할 수 있다.https://github.com/facebookresearch/sam2 GitHub - facebookresearch/sam2: The repository provides code for running inference with the Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2The repository provides code for running inference with the Meta Segment Anythin..
SAM2 (Segment Anything Model2): Meta에서 개발한 객체분할 (Segmentation) 모델로, 이미지를 기반으로 프롬프트를 통해 객체의 마스크(mask)를 생성하는 AI 모델이다. 모델은 이미지에서 관심 객체를 정확히 식별하고 분할하기 위해 설계되었으며, 이전 버전인 SAM의 업그레이드된 형태이다. 📍 SAM2 주요 특징이미지 임베딩(Image Embedding) :입력 이미지를 고차원 벡터 표현으로 변환한다.해당 임베딩은 다양한 프롬프트(점, 박스, 기존 마스크)를 기반으로 객체를 빠르고 정확하게 분할할 수 있도록 한다.다양한 프롬프트 지원 :점(Point) : 특정 객체의 위치를 지정하는 점을 프롬프트로 사용박스(Box) : 객체를 포함하는 사각형 범위를 지정마스크(Mas..