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코딩 에이전트가 로컬 NVIDIA GPU에서 Meta의 SAM 3를 사용해 사진 속 객체의 윤곽을 따고, 마스크를 만들고, 개수를 셀 수 있게 해주는 에이전트 스킬입니다.

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15일 전

어떤 프로젝트인가요?

sam3-segmentation은 Claude Code, Codex, Cursor 같은 코딩 에이전트에 모델, 명령어, 규칙을 제공해 Meta의 SAM 3으로 사진 속 객체의 윤곽을 따고, 마스크를 만들고, 개수를 셀 수 있게 해주는 에이전트 스킬입니다. 사용자의 NVIDIA GPU에서 실행되며, Python 환경은 스킬 폴더 외부에 만들어 업데이트하거나 설치본을 바꿔도 재사용할 수 있습니다.

간단한 요청의 경우 에이전트가 문구에 해당하는 모든 객체를 찾거나, 클릭 또는 박스로 지정한 객체를 분할하거나, 이미지의 모든 항목을 분할할 수 있습니다. 낱알, 씨앗, 세포, 곤충처럼 작고 많은 객체나 부품을 처리할 때는 겹치는 확대 크롭, 원본 후보 저장, 점수 확인, 검토 시트, 기록된 검토 결정, 경계 다듬기, PNG 및 COCO RLE 내보내기, 확대·축소 가능한 뷰어를 활용하는 더 신중한 워크플로를 따릅니다.

결과는 검증된 정답이 아니라 모델이 제안한 결과로 제공되며, 불확실한 항목은 별도로 표시됩니다. 이 스킬은 동영상, 의료 영상, 이미지 분류 및 편집은 처리하지 않습니다. 데모 모드는 GPU나 모델 없이 생성된 도형으로 실행됩니다.

핵심 기능

  • 01텍스트 문구에 해당하는 모든 객체를 분할하거나 클릭, 박스 또는 예시 박스로 지정한 객체를 분할합니다.
  • 02로컬 NVIDIA GPU에서 실행되며 Python 환경은 스킬 폴더 외부에 보관합니다.
  • 03작은 객체가 많은 경우 겹치는 크롭과 원본 후보 저장을 지원합니다.
  • 04검토 시트와 플래그를 제공하고 검토 결정을 기록합니다.
  • 05PNG 및 COCO RLE 파일을 내보내며 확대·축소 가능한 뷰어를 포함합니다.
  • 06생성된 도형을 사용하는 GPU 불필요 데모가 포함되어 있습니다.

활용 사례

  • 확대 사진에서 낱알, 씨앗 또는 세포의 개수를 세고 윤곽을 따는 작업.
  • 에이전트 기반 워크플로에서 사진 속 개와 같은 단일 객체를 잘라내는 작업.
  • 사람이 확인할 초안 주석으로 COCO RLE 마스크를 생성하는 작업.
  • 코딩 에이전트를 통해 로컬 GPU에서 SAM 3 분할을 시험하는 작업.

포함된 컬렉션

Claude Code 도구·스킬·플러그인AI 코딩 어시스턴트와 에이전트AI 에이전트 스킬 라이브러리컴퓨터 비전 라이브러리 및 도구

토픽

#computer-vision#image-segmentation#sam3#agent-skills#annotation#instance-segmentation#claude-code#claude-code-plugin#codex#segment-anything

자주 묻는 질문

sam3-segmentation은(는) 무엇인가요?
코딩 에이전트가 로컬 NVIDIA GPU에서 Meta의 SAM 3를 사용해 사진 속 객체의 윤곽을 따고, 마스크를 만들고, 개수를 셀 수 있게 해주는 에이전트 스킬입니다. sam3-segmentation은 Claude Code, Codex, Cursor 같은 코딩 에이전트에 모델, 명령어, 규칙을 제공해 Meta의 SAM 3으로 사진 속 객체의 윤곽을 따고, 마스크를 만들고, 개수를 셀 수 있게 해주는 에이전트 스킬입니다. 사용자의 NVIDIA GPU에서 실행되며, Python 환경은 스킬 폴더 외부에 만들어 업데이트하거나 설치본을 바꿔도 재사용할 수 있습니다.
sam3-segmentation은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
sam3-segmentation은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
sam3-segmentation은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. sam3-segmentation의 마지막 커밋은 2026년 10월 24일입니다.
sam3-segmentation은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
확대 사진에서 낱알, 씨앗 또는 세포의 개수를 세고 윤곽을 따는 작업. 에이전트 기반 워크플로에서 사진 속 개와 같은 단일 객체를 잘라내는 작업. 사람이 확인할 초안 주석으로 COCO RLE 마스크를 생성하는 작업. 코딩 에이전트를 통해 로컬 GPU에서 SAM 3 분할을 시험하는 작업.
sam3-segmentation은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/lillyguisnet/sam3-segmentation

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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