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AI_SAM_test
ehdwo0427 edited this page Aug 4, 2025
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상위 문서로 이동 : AI Wiki
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Due to VRAM limitations, resizing the input image to 1024x1024 is required
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SAM 2.1 provides multiple model weight options based on different backbone architectures
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Original Image resized to 1024x1024

| Large | Base_Plus | Small | Tiny | Large_generation option | |
|---|---|---|---|---|---|
| Image | ![]() |
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![]() |
| VRAM | About 6.1GB | About 4.2GB | About 4.4GB | About 4.3GB | About 14.4GB |
- While the generation time was not explicitly measured, inference on an NVIDIA A100 GPU takes approximately 4 seconds per image.
Deepvisions | AI Engineer 2026.03 ~ 재직중
2026.05 ~ | @ Deepvisions 캠퍼스 CCTV 4대 · 자전거 OCR + 차량 공회전 다중 신호
2026.04 ~ | @ Deepvisions 포도밭 침입 탐지 (5종 multi-class · 라즈베리파이 4 실시간)
2026.03 ~ | @ Deepvisions 드론 이미지 기반 객체 탐지 + GSD calibration + 수확량 예측
- 프로젝트 메인
- 관련 연구 종합 + 한계 (2026-05) ← 최신
- 수확량 close-up 4장 + 3-Model (2026-05-19)
- 드론 포도 수확량 예측 — 파이프라인 (2026-05)
- 드론 포도송이 탐지 — 학습 변천사 (2026-04)
- SAM3 vs Fine-tuned YOLO
- Grounding DINO vs YOLO Top3 비교 요약
- YOLO Baseline Top3 비교 요약
- YOLO Model Comparison Summary
- 포도 탐지를 위한 데이터 수집
- 포도 수확량 측정을 위한 Object Detection
2025.03 ~ 2025.08 | 카카오테크부트캠프 | ✅ 종료 AI 기반 데스크테리어 추천 서비스
- Name: Woody (이동재)
- Focus: Vision AI, LLM Integration, Backend Engineering
- GitHub: @ehdwo0427
- Email: ehdwo0427@naver.com
- 포트폴리오 : 포트폴리오




