워싱턴 대학교 연구팀이 Meta의 세그멘테이션 모델 SAM을 활용하여 SAMURAI라는 새로운 비디오 세그멘테이션 모델을 공개했습니다.

기존의 비디오 세그멘테이션 분야에서 가장 어려웠던 것 중 하나가, 물체가 가리는 상황(occlusion) 에서도 연속성을 유지하는 것이었는데요,

SAM모델도 훌륭한 결과를 보여주었지만, 물체가 작아지거나 겹치는 부분이 많아지면 트래킹이 끊어지는 모습을 보여왔습니다.

SAMURAI는 이를 보완하여 가려짐, 물체가 작아짐 등의 어려운 환경에서도 훌륭한 결과를 보여주고 있습니다!

이를 활용하여 비디오 수정, 편집 뿐만 아니라 직캠 제작, 스포츠 데이터 획득 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을것으로 보입니다.

참조: https://yangchris11.github.io/samurai/