Segment Anything Model (SAM)은 강력한 영상 분할 기반 모델이지만, 수동 프롬프트 입력에 의존하는 한계가 있다. 본 논문에서는 SAM의 자동화된 프롬프트 생성을 위한 AoP-SAM을 제안한다. AoP-SAM은 경량의 Prompt Predictor 모델을 사용하여 이미지 내 주요 객체를 탐지하고 최적의 프롬프트 위치를 자동으로 식별한다. 또한, 계층적 샘플링 및 필터링 메커니즘을 통해 효율성을 높였다. 세 가지 데이터셋 평가 결과, AoP-SAM은 프롬프트 생성 효율성과 마스크 생성 정확도를 크게 향상시켜 자동화된 분할 작업에 SAM의 효용성을 높였다.
