SAM 3, 4백만 개 고품질 데이터로 기존 모델보다 2배 성능 끌어올렸네

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메타에서 새로운 AI 이미지 분석 기술인 SAM 3가 나왔는데 이전 버전보다 성능이 2배나 좋아졌다네. 비결은 뭐냐면 4백만 개의 독특한 문구와 5200만 개의 물체 마스크를 모아서 학습시켰기 때문이래. 여기서 '물체 마스크'란 이미지에서 특정 물체가 있는 영역을 정확히 구분해낸 데이터를 말하는 건데, 이런 고품질 데이터가 많을수록 AI가 이미지 속 물체를 더 정확하게 인식할 수 있는 거지. SAM 3 연구팀의 케이트라는 연구원은 이 '데이터 엔진'이 성능 향상의 핵심이었다고 설명했어 ㅋㅋ 결국 AI도 학습 데이터의 질과 양이 중요하다는 걸 보여주는 사례인데, 메타는 이런 방식으로 컴퓨터 비전 기술을 계속 발전시키려는 모양이야. 연구 논문도 공개했으니 더 자세한 내용은 거기서 확인할 수 있을 거야 🦉

첨부 미디어

@AIatMeta

어제

Collecting a high quality dataset with 4M unique phrases and 52M corresponding object masks helped SAM 3 achieve 2x the performance of baseline models. Kate, a researcher on SAM 3, explains how the data engine made this leap possible.

🔗 Read the SAM 3 research paper: https://t.co/gfCCBQUChl

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