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개요Mask2Former는 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 팬옵틱 세분화 작업을 하나의 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 범용 세분화 프레임워크이다. MaskFormer의 후속작으로서, 트랜스포머 구조와 다중 레벨 feature fusion을 기반으로 하여 다양한 세분화 태스크에 최적의 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mask2Former는 이미지 세분화 전반을 하나의 통합된 트랜스포머 모델로 처리하는 범용 Segmentation 아키텍처목적세분화 태스크의 범용화 및 성능 향상, 단일 모델로 다중 태스크 처리필요성기존 세분화 모델은 인스턴스/시맨틱/팬옵틱을 개별 구조로 처리해야 했던 한계 존재2. 특징특징설명기존 모델 대비Unified Architecture하나의 트랜스포머 모..

개요Segment Anything Model(SAM)은 Meta AI에서 개발한 범용 이미지 분할 모델로, 입력 이미지에서 사용자가 지정한 영역을 즉시 분할할 수 있는 강력한 비전 모델입니다. 사전 학습된 거대한 데이터셋과 Prompt 기반 분할 기술을 바탕으로 다양한 도메인에서 고정밀 이미지 인식과 객체 탐지를 가능하게 하며, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 로보틱스, 생성형 AI 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의SAM은 사전 학습(pretrained)된 Transformer 기반의 이미지 분할 모델로, 사용자의 간단한 입력(prompt)에 따라 객체 단위의 마스크를 빠르게 생성합니다.Segment Anything: 텍스트, 점, 박스 등 다양한 입력으로 객체 분할 가능모델 구조: 이..