ultralytics/docs/ko/models/mobile-sam.md

comments	description	keywords
true	Ultralytics 프레임워크에서 MobileSAM을 다운로드하고 테스트하는 방법, MobileSAM의 구현 방식, 원본 SAM과의 비교, 모바일 애플리케이션 향상 등에 대해 자세히 알아보세요. 오늘부터 모바일 애플리케이션을 개선하세요.	MobileSAM, Ultralytics, SAM, 모바일 애플리케이션, Arxiv, GPU, API, 이미지 인코더, 마스크 디코더, 모델 다운로드, 테스트 방법

Mobile Segment Anything (MobileSAM)

MobileSAM 논문은 이제 arXiv에서 사용할 수 있습니다.

MobileSAM을 CPU에서 실행하는 데모는 이 데모 링크에서 확인할 수 있습니다. Mac i5 CPU에서의 성능은 약 3초입니다. Hugging Face 데모에서는 인터페이스와 낮은 성능의 CPU가 느린 응답으로 이어지지만, 여전히 효과적으로 작동합니다.

MobileSAM은 Grounding-SAM, AnyLabeling 및 Segment Anything in 3D를 비롯한 여러 프로젝트에서 구현되었습니다.

MobileSAM은 1%의 원본 이미지로 구성된 100k 데이터셋에서 하루 이내에 단일 GPU로 학습됩니다. 이 학습을 위한 코드는 나중에 공개될 예정입니다.

사용 가능한 모델, 지원되는 작업 및 작동 모드

이 표에서는 사용 가능한 모델과 해당 모델에 대한 사전 훈련 가중치, 지원되는 작업, Inference, Validation, Training 및 Export와 같은 다양한 작동 모드의 호환성을 나타냅니다. 지원되는 모드는 ✅ 이모지로 표시되고, 지원되지 않는 모드는 ❌ 이모지로 표시됩니다.

모델 유형	사전 훈련 가중치	지원되는 작업	Inference	Validation	Training	Export
MobileSAM	mobile_sam.pt	인스턴스 세그멘테이션	✅	❌	❌	✅

SAM에서 MobileSAM으로의 적응

MobileSAM은 원본 SAM과 동일한 파이프라인을 유지하므로, 원본의 전처리, 후처리 및 모든 다른 인터페이스를 통합했습니다. 따라서 현재 원본 SAM을 사용 중인 경우, MobileSAM으로 전환하는 데 최소한의 노력이 필요합니다.

MobileSAM은 원본 SAM과 비교 가능한 성능을 발휘하며, 이미지 인코더만 변경되었습니다. 구체적으로, 원본의 무거운 ViT-H 인코더 (632M)를 더 작은 Tiny-ViT (5M)로 대체했습니다. 단일 GPU에서 MobileSAM은 이미지 당 약 12ms의 작업 시간이 소요됩니다. 이미지 인코더에는 8ms가 소요되고, 마스크 디코더에는 4ms가 소요됩니다.

다음 표는 ViT 기반 이미지 인코더를 비교합니다:

이미지 인코더	원본 SAM	MobileSAM
매개변수	611M	5M
속도	452ms	8ms

원본 SAM과 MobileSAM은 동일한 프롬프트 가이드 마스크 디코더를 사용합니다:

마스크 디코더	원본 SAM	MobileSAM
매개변수	3.876M	3.876M
속도	4ms	4ms

전체 파이프라인의 비교는 다음과 같습니다:

전체 파이프라인 (인코더+디코더)	원본 SAM	MobileSAM
매개변수	615M	9.66M
속도	456ms	12ms

MobileSAM과 원본 SAM의 성능은 포인트 및 박스를 사용한 프롬프트를 통해 확인할 수 있습니다.

MobileSAM은 우수한 성능을 자랑하며, 현재의 FastSAM보다 약 5배 작고 7배 빠릅니다. 자세한 내용은 MobileSAM 프로젝트 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Ultralytics에서 MobileSAM 테스트

원본 SAM과 마찬가지로, 포인트 및 박스 프롬프트 모드를 포함한 Ultralytics에서 간단한 테스트 방법을 제공합니다.

모델 다운로드

모델을 여기에서 다운로드할 수 있습니다.

포인트 프롬프트

!!! Example "예제"

=== "Python"
    ```python
    from ultralytics import SAM

    # 모델 불러오기
    model = SAM('mobile_sam.pt')

    # 포인트 프롬프트를 기반으로 세그먼트 예측
    model.predict('ultralytics/assets/zidane.jpg', points=[900, 370], labels=[1])
    ```

박스 프롬프트

!!! Example "예제"

=== "Python"
    ```python
    from ultralytics import SAM

    # 모델 불러오기
    model = SAM('mobile_sam.pt')

    # 박스 프롬프트를 기반으로 세그먼트 예측
    model.predict('ultralytics/assets/zidane.jpg', bboxes=[439, 437, 524, 709])
    ```

MobileSAM과 SAM은 동일한 API를 사용하여 구현되었습니다. 더 많은 사용법에 대해서는 SAM 페이지를 참조하세요.

인용 및 감사의 글

MobileSAM이 연구 또는 개발에 유용하게 사용된 경우, 다음의 논문을 인용해 주시기 바랍니다:

!!! Quote ""

=== "BibTeX"

    ```bibtex
    @article{mobile_sam,
      title={Faster Segment Anything: Towards Lightweight SAM for Mobile Applications},
      author={Zhang, Chaoning and Han, Dongshen and Qiao, Yu and Kim, Jung Uk and Bae, Sung Ho and Lee, Seungkyu and Hong, Choong Seon},
      journal={arXiv preprint arXiv:2306.14289},
      year={2023}
    }