Meta의 Segment Anything Model(SAM)의 성능을 다양한 조건에서 체계적으로 평가하기 위한 벤치마크 연구 프로젝트입니다. 대학 연구실에서 진행했습니다.
SAM은 범용 이미지 세그멘테이션 모델로 주목받았지만, 특정 도메인이나 조건에서의 성능 한계에 대한 체계적인 분석이 부족했습니다. 다양한 데이터셋과 프롬프트 조건에서 SAM의 강점과 약점을 정량적으로 측정하는 벤치마크를 구축했습니다.