일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
- 뉴럴링크
- LORA
- 휴머노이드 로봇
- AI 기술
- AI
- 시간적 일관성
- 서보모터
- 인공지능
- ControlNet
- 딥마인드
- TRANSFORMER
- 일론 머스크
- LLM
- OpenAI
- ubuntu
- PYTHON
- 아두이노
- 확산 모델
- 오블완
- 메타
- 가상환경
- 트랜스포머
- 딥러닝
- 멀티모달
- tts
- 티스토리챌린지
- 생성형 AI
- ChatGPT
- 오픈AI
- 우분투
- Today
- Total
목록sam 2 (2)
AI 탐구노트
메타가 SAM 2를 공개한 지 2개월이 다 되어 갑니다. 앞으로 이를 이용해 장난감 같은 기능 구현을 해 볼 생각인데 그때 객체 분할을 해야 할지도 몰라서 공개된 코드를 이용해 한번 돌려봤습니다. (참조: SAM 2 공식 깃헙) 절차는 다음과 같습니다. 1.아나콘다 가상환경 생성# 가상환경 생성$ conda create -n sam2 python=3.11 2.모델 다운로드 및 필요 패키지 설치# git clone 및 필요 패키지 설치 $ git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2$ cd segment-anything-2$ pip3 install -e . 3.사전학습 가중치 다운로드# weight 다운로드$ cd checkpoin..
3D 데이터로부터 3D 세그멘테이션을 수행하는 모델 SAM2Point는 3D 데이터를 비디오로 변환하여 SAM 2에서 3D 세그멘테이션을 수행하는 모델입니다. SAM2Point는 3D 데이터를 다양한 방향의 비디오로 해석하여, Segment Anything Model 2 (SAM 2)를 통해 3D 공간에서 훈련 없이도 효과적인 세그멘테이션을 수행하는 모델입니다. 기존 방식에서는 다음과 같은 문제점들이 있었습니다. 비효율적인 2D-3D 투영기존 3D 세그멘테이션 방법들은 3D 데이터를 2D로 변환하여 SAM에 입력한 후, 다시 3D 공간으로 역투영하는 방식이 사용되었으며, 이는 처리 복잡성을 증가시킴3D 공간 정보 손실2D 투영 과정에서 3D 객체의 내부 구조와 같은 세부 공간 정보가 손실되어 정확한 ..