Hacker News 의견

• mIoU와 이미지 처리 속도 6배 향상에 관심이 있음

  • 속도 향상은 주로 효율적인 인코더 덕분임
  • 동일 이미지의 여러 세분화에서는 이점이 적을 수 있음
  • 원래 SAM과의 비교가 필요함

• Segment Anything 팀에서 SAM 2 모델을 출시함

  • 실시간 객체 세분화를 위한 첫 통합 모델임
  • 코드, 모델, 데이터셋, 연구 논문, 데모를 공개함
  • 사용자들이 무엇을 만들지 기대됨

• SAM 1을 다룬 적이 있음

  • SAM 2 논문 요약:
    • 256 A100 GPU로 108시간 동안 훈련됨
    • 훈련 비용은 약 $50k로 저렴함
    • 새로운 SA-V 데이터셋은 50k 비디오로 구성됨
    • 3단계 주석 부트스트랩 방식 사용
    • 메모리 주의 기능이 추가됨

• 비디오 프레임을 분류하고 특정 프레임을 찾는 모델을 훈련하고 싶음

  • SAM-2를 기본 모델로 사용해도 되는지 궁금함

• SAM 손실 함수에 큰 팬임

  • 감사의 뜻을 전함

• 웹 데모가 매우 깔끔함

  • 각 신발을 개별 객체로 선택했을 때 모델이 겹쳐진 상태에서도 세분화함

• SAM 첫 번째 모델이 가장 유용했음

  • SAM2를 사용해 보는 것이 기대됨

• 연구 데모가 일리노이주와 텍사스주에서는 사용 불가함

  • 이유가 궁금함

• 군사적 사용에 대한 우려가 있음

• 놀라운 성과임