La segmentación de imágenes consiste en dividir una imagen en segmentos para identificar objetos o características específicas.

Algunas aplicaciones de la segmentación de imágenes incluyen el diagnóstico médico, visión por computadora, reconocimiento facial, vehículos autónomos, agricultura y análisis de documentos.

La segmentación de imágenes es una técnica versátil y útil que se puede aplicar en muchos campos diferentes.

«Segment Anything Model» (SAM) es un modelo de segmentación de imágenes desarrollado por Meta. Utiliza una técnica de segmentación llamada «panoptic segmentation» que combina la segmentación semántica y la segmentación de instancias para proporcionar una segmentación completa de una escena.

El modelo «Segment Anything» es capaz de segmentar cualquier cosa en una imagen, incluyendo objetos, personas, animales, paisajes, edificios y otros elementos. Utiliza una arquitectura de red neuronal convolucional llamada «Panoptic FPN» que tiene una estructura de múltiples escalas para segmentar objetos de diferentes tamaños.

El modelo también utiliza una técnica llamada «Dynamic Head Scaling» que ajusta automáticamente la resolución de salida de la red para adaptarse a la escala de los objetos en la imagen. Esto permite que el modelo detecte y segmente objetos de diferentes tamaños con mayor precisión.

El modelo «Segment Anything» ha demostrado un rendimiento superior en varias tareas de segmentación de imágenes, incluyendo la detección de objetos pequeños y la segmentación de escenas complejas. Además, ha sido entrenado en una gran variedad de conjuntos de datos públicos y ha sido utilizado en aplicaciones como la detección de objetos en video y la identificación de especies animales en imágenes de vida silvestre.

Meta ha anunciado que el entrenamiento del nuevo modelo se ha hecho con un conjunto de datos de más de mil millones de “máscaras de segmentación“, lo que le permite generalizar nuevos tipos de elementos más allá de lo que se utilizaron durante el entrenamiento.

La compañía ha anunciado que el nuevo modelo de IA está capacitado en un conjunto de datos de más de mil millones de “máscaras de segmentación“, lo que le permite generalizar nuevos tipos de elementos más allá de lo que observó durante el entrenamiento.

Además, la herramienta permite recopilar nuevas máscaras de manera interactiva en menos de 14 segundos.

El uso más obvio de SAM es en la edición de fotografías, pero Meta ha señalado que en el futuro, SAM podría usarse para identificar objetos cotidianos a través de lentes de realidad aumentada.