데이터 다양성의 중요성

1. 표현력 강화: 데이터 세트의 다양성은 모델이 다양한 환경, 배경, 객체 유형에 걸쳐 일반화할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 이는 특히 실세계 응용에서 중요한데, 실제 환경은 예상치 못한 방식으로 다양할 수 있기 때문입니다.

2. 편향 감소: 데이터의 다양성은 또한 편향을 감소시키는 데 중요합니다. 한정된 또는 특정 그룹에 치우친 데이터 세트는 편향된 모델을 만들어, 특정 환경이나 객체 유형에 대해 부적절하게 작동할 수 있습니다.

3. 품질의 중요성: 사진사가 찍은 1천 1백만 개의 고해상도 사진을 모아서 학습하였으며 평균 해상도는 3300×4950에 달한다고 합니다.

SAM은 이러한 원칙을 강조하며 SA-1B에는 다양한 유형의 도시 풍경, 자연 환경, 인물 사진, 동물, 기계 등 다양한 주제와 배경, 또 각 이미지에는 해당 이미지의 객체를 분할하기 위한 마스크가 포함되어 있습니다.