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SAM과 DINOv2로 라벨 없이 시작하는 Zero-Shot Semantic Segmentation 실전 가이드
들어가며 머신러닝 프로젝트에서 가장 큰 장벽 중 하나는 라벨링 데이터 확보입니다. 특히 Semantic Segmentation은 픽셀 단위로 정교한 라벨링이 필요해 시간과 비용이 막대하게 소요됩니다. 하지만 Meta AI의 SAM(Segment Anything Model)과 DINOv2를 결합하면, 단 한 장의 라벨 데이터 없이도 고품질 세그멘테이션이 가능합니다. Zero-Shot 학습은 사전 학습된 모델의…