Segment Anything 사용법(demo)

 

 

최근 Meta AI에서 Segmentation 분야에 쓸 만한 재미있는 모델을 내놓았습니다.

거의 반자동 이상으로 segmentation하겠다고 해서 논문 제목도 Segment Anything이고 model은 보통 SAM(Segment Anything Model)으로 언급합니다. 이 모델에 학습된 데이터셋이 1100만 여개의 이미지와 11억 여개의 마스크라고 합니다.

모델은 3가지로 vit-h, vit-l, vit-b가 있으며 default로는 vit-h를 언급하고 있습니다.

segment 방식은 간단하게는 prompt 방식 혹은 automatic한 방법 2가지를 안내하고 있습니다.

automatic 방식의 code는 여기, prompt 방식의 code는 여기에 있습니다.

 

 

 

아래는 간단한 shorts입니다.

더 자세하게는 https://ai.facebook.com/blog/segment-anything-foundation-model-image-segmentation/ 글을 참고하시면 좋을 것 같습니다.

 

 

 

사용법

 

1.  https://segment-anything.com/demo에 접속합니다.

체크박스를 클릭하여 이용 약관에 동의합니다.

 

 

2. 공개된 이미지를 선택하거나 직접 이미지를 선택할 수 있습니다.

공개된 이미지를 선택하는 방법은 사이트 내에서 원하는 이미지를 클릭하시면 바로 이동합니다.

직접 업로드하는 방법은 Upload an image를 클릭합니다. 이후 본인이 업로드할 이미지를 선택합니다.

 

 

3. 이미지를 선택하고 나서의 화면입니다.(저는 위 상단의 이미지를 클릭했습니다.)

 

 

4. 커서를 원하는 object(객체)에 직접 가져다대면 아래와 같이 파란색으로 구분됩니다.

 

 

5. 취득할 object를 클릭하면 아래와 같은 화면으로 선택이 됩니다.

 

 

6. 이제 선택한 object만 가져가보겠습니다. [Cut out object]를 클릭합니다.

 

 

7. 이와 같이 본인이 선택한 object가 깔끔하게 잘려있습니다.

 

 

8. 우클릭하여 저장하여 사용합니다.(바로 파일로 저장하려면 [이미지를 다른 이름으로 저장...]을 클릭합니다.)

 

 

segmentation 뿐만 아니라 box 처리나 멀티 포인팅이 가능하니 여러 방면으로 활용해보시면 좋을 것 같습니다.

다음에는 Segment Anything 코드 사용법을 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

Reference

• https://segment-anything.com/
• https://github.com/facebookresearch/segment-anything