세그멘테이션용 다중 모델 자동 라벨링

생산 환경에서 바운딩 박스는 객체의 정확한 형태를 표현하지 못해 세그멘테이션 마스크가 필요하다. 제안된 워크플로는 텍스트 프롬프트가 가능한 SAM 3과 두 개의 VLM→SAM 2 경로를 병렬로 운영하고, 규칙 기반의 2-of-3 합의를 거쳐 신뢰도가 높은 픽셀 마스크만 채택한다. 이 파이프라인은 각 마스크가 발견·정교화·검증의 세 단계를 통과하도록 구성되어 수동 라벨링 대비 작업량을 크게 줄일 수 있고 서버리스 배치로 대량 이미지에 적용할 수 있다. 단일 모델의 환각이나 경계 누수 같은 오류는 상당 부분 줄이나 상관된 오류와 운영 복잡도는 남아 있어 사람 검토와 합의 기준 튜닝이 여전히 필요하다.