이 기사에서는 이미지 분할 분야의 Transformer 기반 모델인 Mask2Former를 분석합니다. Mask2Former는 의미론적, 인스턴스 및 파노라마 분할 작업에서 탁월한 성능을 보여 이미지 분할 분야에 상당한 발전을 가져왔습니다. 그러나 프레임 속도(FPS)는 리소스가 제한된 장치에서 제한되어 애플리케이션의 병목 현상이 되었습니다. Mask2Former의 장점과 단점을 살펴보고 향후 개발 방향을 분석해보겠습니다.
Image Segmentation 분야는 Deep Learning 기술을 기반으로 변화를 겪었습니다. Transformer 기반 모델인 Mask2Former는 의미론적, 인스턴스 및 파노라마 분할 작업에서 좋은 성능을 발휘했습니다. 성능은 우수하지만 리소스가 제한된 장치에서는 FPS 제한이 있습니다. 프로젝트 링크: https://debuggercafe.com/mask2former/
전체적으로 Mask2Former는 고급 이미지 분할 모델로서 효율적인 성능을 인정받을 가치가 있습니다. 그러나 리소스가 제한된 장치에서 성능을 보장하면서 FPS 문제를 해결하는 방법은 향후 연구의 초점입니다. 앞으로는 Mask2Former가 실제 애플리케이션 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 모델 최적화 및 하드웨어 가속 분야에서 더욱 획기적인 발전을 이루기를 기대합니다.