도로 파손 심각도 측정 파이프라인에 깊이 추정(Depth Estimation) 추가 후속 보고

작성자의 기술적 시도에 대해 긍정적인 반응이 예상되며, 특히 실무적인 면적 계산 방식의 정확도와 대안 모델 추천에 대한 논의가 활발할 것으로 보입니다.

• SAM3의 바운딩 박스 프롬프트 기능을 활용하여 세그멘테이션 성능을 극대화할 수 있습니다.
• 단안 깊이 추정 모델을 선택할 때는 실제 거리 측정 오차를 반드시 현장 데이터와 비교 검증해야 합니다.

• SAM3를 활용하면 바운딩 박스 기반 탐지보다 훨씬 정밀한 파손 부위 마스크를 생성할 수 있습니다.
• 단안 깊이 추정 기술을 결합하여 이미지 내 객체의 실제 물리적 크기와 면적을 정량적으로 계산할 수 있습니다.
• 단순한 객체 탐지를 넘어 정밀한 수치 데이터를 산출하는 것이 도로 관리 시스템 고도화의 핵심입니다.