[영상 제목] SAM - Segment Anything Model by Meta AI: Complete Guide | Python Setup & Applications
[채널명] Roboflow

✔ Meta AI의 Segment Anything Model(SAM) 소개와 설치부터 활용까지의 전 과정 안내
✔ 이미지 세분화, 마스크 생성, 바운딩 박스 기반 작업 등 다양한 기능 시연
✔ Roboflow 및 Jupyter 환경에서 SAM을 실습할 수 있는 예제 포함

영상요약

• SAM은 다양한 세분화 모드를 지원하는 Meta AI의 최신 이미지 세분화 모델
• 객체 탐지기와 함께 사용하여 2단계 세분화 프로세스를 구성 가능
• 자동 마스크 생성, 포인트 및 바운딩 박스를 통한 사용자 지정 마스크 추출 기능 탑재
• GPU 확인 및 CUDA 설정, 외부 종속성 적어 빠른 설치 가능
• Roboflow 환경과 Jupyter Notebook을 통한 실습 예제 제공
• 자동 마스크 생성기와 다양한 후처리 전략으로 정확도 향상 가능
• Coco 데이터셋을 활용한 바운딩 박스 변환 실습 포함
• 향후 SAM 기반 주석 도구 및 프로젝트 계획 예고

준비물

• Python 실행 환경 (Jupyter Notebook 권장)
• Roboflow 계정 및 데이터셋
• SAM 원본 저장소 링크 및 CUDA GPU (선택사항)

실행 순서

• Roboflow 노트북 접속 및 SAM 저장소 복제
• Nvidia SMI로 GPU 접근 확인 후 환경 설정
• 예제 이미지 다운로드 및 모델 메모리 로딩
• 자동 마스크 생성기 import 후 generate 메서드로 마스크 생성
• 포인트/바운딩 박스 기반 세분화 적용
• 후처리 전략 적용 (마스크 선택, 병합 등)
• Coco 데이터셋 불러오기 및 변환 실습

추천 대상

• 이미지 세분화 및 컴퓨터 비전에 관심 있는 개발자
• Python 기반 실습을 통해 모델을 직접 다뤄보고 싶은 분
• AI 모델 활용 프로젝트를 준비하는 연구자 및 크리에이터

"이미지에서 모든 것을 세분화할 수 있는 시대, SAM과 함께하세요.
설치부터 활용까지 자세한 안내로 누구나 시작할 수 있습니다.
다음 영상에서 더 많은 실전 팁을 기대해 주세요!"