연구진은 FungiTastic 프로젝트를 통해 데이터가 부족한 환경에서 버섯의 세분화된 의미론적 분할을 위한 훈련 없는 프레임워크를 제안했어요.
SAM3은 거시 분류 프롬프트를 사용하여 클래스에 구애받지 않는 버섯 마스크를 생성하고, DINOv3은 임베딩 공간에서 프로토타입 매칭을 통해 세분화된 레이블을 할당하는 방식으로 작동해요.
기존 방식보다 확장성이 뛰어나고 분할 비용을 낮추는 데 효과적이며, 1~수백 장의 데이터만으로도 성능을 입증했어요.