Segment Anything Model (SAM)은 Meta AI에서 개발한 범용 객체 분할(세그멘테이션) 모델입니다.
기존 모델들과 달리, SAM은 특정 객체 클래스에 국한되지 않고 보지 못한(new) 객체들도 자동으로 분할할 수 있어
다양한 컴퓨터 비전 분야에 적용 가능한 고도화된 AI 시스템입니다.

주요 특징:

• 프롬프트 기반 분할 (Promptable Segmentation)
사용자가 제공하는 점, 박스, 마스크 등의 입력에 따라 원하는 객체를 분할할 수 있습니다.

• 강력한 일반화 능력 (Generalization Ability)
사전에 학습하지 않은 새로운 객체나 상황에도 대응 가능합니다.

• 제로샷 성능 (Zero-Shot Performance)
추가 학습 없이도 새로운 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

• 초대규모 학습 데이터 (SA-1B)
11억 개의 마스크를 포함한 방대한 데이터셋으로 학습되었습니다.

• 실시간 상호작용 (Real-Time Interaction)
빠르고 직관적인 실시간 사용자 상호작용 기반 분할 기능을 제공합니다.

활용 분야: 

• 콘텐츠 제작
디자인, 마케팅, 미디어 제작 시 이미지 내 객체를 자동 분리하여 활용할 수 있습니다.

• 의료 영상 분석
CT, MRI 등에서 장기, 종양, 조직 등을 정확하게 분할하여 진단 보조에 활용됩니다.

• 자율주행 시스템
차량, 보행자, 도로 요소 등의 장면 구성 요소를 분할해 이해력 향상에 기여합니다.

• 이커머스 플랫폼
상품 이미지를 배경에서 자동으로 분리해 고품질 콘텐츠 생성에 활용됩니다.

• 증강현실(AR)
현실 세계의 객체를 실시간으로 분할해 몰입형 AR 경험을 제공합니다.

중요성

Segment Anything Model은 특정 작업에 맞춰 모델을 다시 훈련할 필요 없이 모든 객체를 빠르고 유연하게 분할할 수 있는 획기적인 모델입니다.
이는 컴퓨터 비전 기술의 접근성을 높이고 산업 전반의 혁신을 가속화하는 데 중요한 전환점을 의미합니다.