데이터 규모의 중요성

1. 성능 향상: 대규모 데이터 세트는 모델이 더 복잡하고 세밀한 패턴을 학습할 수 있게 해, 결과적으로 더 정확하고 세밀한 이미지 분할을 가능하게 합니다.

2. 일반화 능력: 대규모 데이터 세트는 모델이 좀 더 광범위한 시나리오에 적응하고, 새로운 유형의 이미지에 대해서도 잘 작동할 수 있도록 합니다.

SA-1B의 규모는 1천 1백만 개 이상의 이미지, 10억 개 이상의 마스크가 포함되어 있습니다. 또한 이미지와 마스크는 일관된 방식으로 레이블링이 되어 있어 모델 학습의 높은 정확도를 보장하며 세밀한 객체 경계 부분 또한 많은 부분을 신경 써서 제작하여 고도로 정밀한 이미지 분할이 가능한 점을 강조합니다.