이 기사에서는 EdgeSAM 모델과 성능 최적화, EfficientSAM 모델 출시에 대해 소개합니다. EdgeSAM은 iPhone 14에서 상당한 성능 개선을 달성하여 초당 30프레임에 도달하며 이는 원래 모델보다 40배 빠릅니다. 이 모델은 순수 CNN 아키텍처를 채택하고 힌트 인코더, 마스크 디코더, 경량 모듈과 같은 기술을 도입하여 모델 정확도를 효과적으로 향상시키고 데이터 세트 편향 문제를 해결합니다. 또한 동적 프롬프트 샘플링 전략을 적용하면 모델의 효율성과 정확성이 더욱 향상됩니다. EfficientSAM의 출시는 경량 분할 모델 연구를 위한 귀중한 경험을 제공합니다.
EdgeSAM 모델은 iPhone 14에서 초당 30프레임으로 40배 향상된 성능을 달성합니다. ViT 기반 SAM 이미지 인코더를 순수 CNN 아키텍처로 최적화하여 엣지 장치에 적용합니다. 힌트 인코더, 마스크 디코더 및 경량 모듈을 도입하여 모델 정확도를 높이고 데이터 세트 편향을 해결합니다. 학생 모델이 특정 부분에 집중하도록 안내하기 위해 동적 큐 샘플링 전략이 사용됩니다. 동시에 SAM 모델의 계산 복잡성을 줄이고 경량 분할 모델에 대한 귀중한 경험을 제공하기 위해 EfficientSAM이 출시되었습니다.EdgeSAM 및 EfficientSAM의 출현은 모바일 장치의 경량 분할 모델 적용에 있어 상당한 진전을 의미하며, 엣지 컴퓨팅 분야의 미래 AI 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 제공하고 개발자에게 보다 효과적인 도구를 제공하고 경험을 통해 배울 수 있습니다.