Meta SAM 2: El futuro de la segmentación de imágenes con IA

Meta AI ha dado pasos significativos en el avance de la tecnología de segmentación de imágenes mediante IA con el lanzamiento del Modelo de Segmentación de Cualquier Objeto (SAM).
Inicialmente, SAM se diseñó para democratizar la segmentación de objetos, permitiendo la segmentación de cualquier objeto en cualquier imagen o vídeo sin necesidad de conocimientos específicos de la tarea, formación exhaustiva o anotación de datos.
Partiendo de esta base, Meta AI introdujo SAM 2 como una mejora sustancial del modelo original, ampliando los límites de lo que es posible en el ámbito de la segmentación de imágenes con IA.
SAM 2 presenta un modelo unificado que admite la segmentación en tiempo real, tanto de imágenes como de vídeos.
Esta nueva versión mejora significativamente la precisión y el rendimiento de la segmentación, al tiempo que triplica el tiempo de interacción en comparación con su predecesora.
La capacidad de generalización sin disparos de SAM 2 le permite segmentar objetos en contenidos visuales no vistos previamente sin necesidad de adaptaciones personalizadas, lo que lo hace muy versátil y potente.
No se puede exagerar la importancia de SAM 2 en el campo de la segmentación de objetos.
Ofrece una solución integral para una amplia gama de aplicaciones, desde la realidad aumentada hasta la investigación científica.
Al proporcionar una integración perfecta entre datos de imagen y vídeo, SAM 2 está a punto de revolucionar la forma en que interactuamos con el contenido visual y lo analizamos.

El Segment Anything Model 2 (SAM 2) presentado por Meta AI aporta varias características revolucionarias que lo diferencian de su predecesor.
En primer lugar, el SAM 2 destaca en la segmentación de objetos en tiempo real, que ofrece una funcionalidad sin fisuras tanto para imágenes como para vídeos.
Esto significa que los usuarios pueden segmentar objetos rápidamente, mejorando la eficacia en diversas aplicaciones que van desde la creación de contenidos al análisis científico.
Una de las características más notables de SAM 2 es su capacidad de generalización sin disparos.
Esto permite al modelo segmentar con precisión objetos en contenidos visuales que nunca ha encontrado antes sin ningún ajuste personalizado.
Esta versatilidad hace que SAM 2 sea muy adaptable a distintos ámbitos, desde la fotografía submarina a las imágenes médicas.
Además, SAM 2 ofrece una precisión de segmentación mejorada al tiempo que reduce drásticamente el tiempo de interacción al triple en comparación con el modelo original.
Esta mejora es crucial para las aplicaciones que requieren una segmentación de objetos rápida y precisa, elevando así la experiencia del usuario y la productividad .
Como modelo unificado, SAM 2 admite diversos casos de uso en el mundo real, allanando el camino para experiencias innovadoras impulsadas por la IA.

El Segment Anything Model 2 (SAM 2) de Meta aporta capacidades transformadoras a diversos campos, mejorando notablemente la forma en que interactuamos con los datos visuales y los comprendemos.
En realidad aumentada y virtual (RA/VR), SAM 2 puede utilizarse para segmentar objetos basándose en la mirada del usuario, lo que permite una experiencia más intuitiva e inmersiva.
Por ejemplo, los usuarios pueden seleccionar y manipular objetos virtuales con sólo mirarlos, revolucionando las interfaces de usuario y los patrones de interacción.
En la industria creativa, SAM 2 resulta inestimable para tareas como la edición de vídeo y la creación de collages digitales.
Su capacidad para realizar una segmentación de imágenes AI precisa y en tiempo real permite a los creadores aislar y editar elementos dentro de imágenes y vídeos de forma rápida y eficaz.
Esto abre nuevas vías para contenidos innovadores y expresión artística.
Además, SAM 2 tiene un gran potencial para la investigación científica.
Ya se ha mostrado prometedor en la ciencia marina, donde puede segmentar y analizar imágenes submarinas, y en la imagen médica, donde ayuda a identificar estructuras celulares o a detectar enfermedades como el cáncer de piel.
Estas aplicaciones no sólo mejoran la capacidad de investigación, sino que también contribuyen a avanzar en el conocimiento científico y el diagnóstico médico.

La llegada del Segment Anything Model 2 (SAM 2) de Meta supone un cambio significativo en el panorama de la segmentación de imágenes mediante IA, sobre todo al reducir la necesidad de conocimientos específicos de la tarea y de una amplia anotación de datos.
Tradicionalmente, la creación de modelos de segmentación precisos requería conocimientos especializados y acceso a grandes volúmenes de datos anotados.
SAM 2, con su paradigma de segmentación promptable y el enorme conjunto de datos SA-1B, democratiza este proceso, haciendo que la segmentación de imágenes de IA sea más accesible a un público más amplio.
La integración de SAM 2 se extiende a diversos sectores y sistemas de IA.
Desde la mejora de las experiencias AR/VR al permitir la segmentación de objetos basada en la mirada del usuario hasta la mejora de la creación de contenidos mediante la edición de vídeo en tiempo real, las aplicaciones de SAM 2 son muy amplias.
Industrias como la ciencia marina y la imagen médica también se benefician significativamente, con capacidades como el análisis de imágenes submarinas y la identificación de estructuras celulares que transforman la investigación y el diagnóstico.
De cara al futuro, SAM 2 es muy prometedora en el avance de la visión por ordenador y la comprensión multimodal.
Su capacidad de aplicar la generalización de disparo cero a dominios visuales desconocidos abre nuevas posibilidades, como herramientas de anotación más rápidas para datos visuales en vehículos autónomos y efectos de vídeo innovadores en tiempo real.
Como parte de un sistema de IA más amplio, SAM 2 podría fomentar percepciones multimodales más profundas, revolucionando potencialmente la forma en que interactuamos con la información visual y la comprendemos en diversos contextos.

Junto con el Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), también hemos publicado SA-V: un conjunto de datos que contiene ~51.000 vídeos y >600.000 anotaciones de máscaras.
Compartimos este conjunto de datos con la esperanza de que este trabajo ayude a acelerar nuevas investigaciones sobre visión por ordenador ➡️ https://t.co/PkgCns9qjz pic.twitter.com/j6hDTFWH4b

– AI en Meta (@AIatMeta) 30 de julio de 2024

Presentamos Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), el primer modelo unificado para la segmentación de objetos en imágenes y vídeos en tiempo real.
SAM 2 está disponible hoy bajo Apache 2.0 para que cualquiera pueda utilizarlo para construir sus propias experiencias Detalles ➡️ https://t.co/eTTDpxI60h pic.twitter.com/mOFiF1kZfE

– AI en Meta (@AIatMeta) 29 de julio de 2024