SAM 2: Revolutionary Object Segmentation Model Overview

SAM 2는 다양한 시각적 영역에서 실시간 프롬프트 기반 기능으로 객체 세분화에 혁신을 가져왔습니다.

### SAM 2 살펴보기: 실시간 기능을 통한 오브젝트 세분화의 혁신
* 🎥 메타가 공개한 시각적 세그멘테이션의 획기적인 발전인 **SAM 2, 즉 세그먼트 애니씽 모델**에 대해 자세히 알아보는 AI 애니타임 채널에 오신 것을 환영합니다.
* 🔍 SAM 2는 **실시간 프롬프트 기반 객체 분할 기능**을 개선하여 사용자가 이미지와 동영상에서 정확도와 속도를 높여 객체를 분할할 수 있도록 지원합니다.
* ⚡ 보이지 않는 시각적 영역에서 작동하는 이 모델의 능력은 **비디오 편집 및 과학 연구에 응용**할 수 있는 상당한 잠재력을 제공합니다.
* 💻 이 동영상에서는 런팟을 통해 GPU 머신에서 **SAM 2를 사용하는 방법**을 시연하고, **정적 이미지와 동적 동영상 모두에 대한 통합 세그멘테이션**을 비롯한 주요 기능을 소개합니다.
* 🚀 제로 샷 일반화를 통해 SAM 2는 사용자 지정 조정 없이도 이전에 볼 수 없었던 콘텐츠에서 뛰어난 성능**을 발휘하며 초당 44프레임의 실시간 처리 속도**를 달성합니다.
* 💰 94GB의 VRAM과 180GB의 RAM을 갖춘 GPU를 사용하는 이 설정은 **시간당 약 3.14달러의 비용**이 들며 고성능 컴퓨팅의 경제성을 보여줍니다.
* 📊 필요한 라이브러리를 설치하고 모델 가중치를 다운로드한 후, **뇌종양과 폐 결절을 세분화**하는 등 의료 분야에서 SAM 2의 실제 적용 사례를 살펴봅니다.
* 💬 추가 문의 사항이나 피드백이 있으면 **댓글이나 소셜 미디어를 통해 연락**하고 더 많은 콘텐츠에 좋아요를 누르고 구독하여 채널을 응원해 주시기 바랍니다.

How to run SAM 2 (Segment Anything AI Model)?

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AI Anytime

신속한 시각적 세분화를 위한 기초 모델인 SAM 2(Segment Anything Model 2)를 소개합니다.

최근 출시된 메타는 객체 세분화의 혁신적인 발전입니다.

이미지와 동영상에서 실시간 프롬프트 기반 객체 분할을 지원하여 정확도와 속도를 향상시킵니다.

동영상 편집, 과학 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

주요 기능으로는 이미지와 동영상을 위한 통합 세분화, 보이지 않는 시각적 콘텐츠를 위한 제로 샷 일반화 등이 있습니다.

RunPod를 사용하여 GPU에서 SAM 2 설정 및 실행하기

RunPod를 사용하여 처리를 위해 GPU에 액세스합니다.

94GB VRAM, 180GB RAM, 16개의 CPU가 있는 GPU 구성(h00 nvl)을 선택합니다.

GPU 구성을 배포하고 Jupyter Lab에 연결합니다.

포트 8888에서 Jupyter Lab에 액세스합니다.

SAM 2 실행 및 필요한 라이브러리 설치하기

pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.

이미지 처리를 위한 OpenCV 설치.

필요한 라이브러리를 가져오고 파일 경로를 정의합니다.

뇌종양 이미지를 예로 들어보겠습니다.

예측자를 초기화하고, 이미지를 처리하고, 예측을 수행합니다.

폐 결절과 같이 리포지토리에 제공되는 다른 예시를 살펴보세요.

샘플 노트북 언급: 자동 마스크 생성기, 비디오 예측기 예제, 이미지 예측기 예제.

사용한 노트북을 GitHub에서 공유할 것을 제안합니다.

마무리 발언을 하고 시청자에게 피드백을 제공하도록 권장합니다.

좋아요를 누르고, 구독하고, 채널에 참여하도록 요청하세요.