SAM 모델을 파노라마 이미지에 최적화하기 위해 먼저 SAM의 인스턴스 분할 능력을 파노라마 이미지에 맞게 조정해야 합니다. 이를 위해 SAM의 인스턴스 마스크와 경계 정보를 활용하여 파노라마 이미지의 왜곡 문제를 해결하고, SAM과 학생 모델 간의 용량 차이를 줄이는 방법을 모색해야 합니다. 이를 통해 왜곡 인식 및 경계 강화된 로짓을 생성하여 파노라마 이미지에 적합한 모델을 개발할 수 있습니다. 또한, SAM의 제로샷 능력을 효과적으로 경량 의미 분할 모델에 증류하기 위해 SAM의 인스턴스 마스크와 TA의 의미 분할 출력을 조합하여 신뢰성 있는 앙상블 로짓을 생성하고, 이를 통해 학생 모델에 지식을 전달할 수 있습니다.