SAM es el modelo de segmentación de imagen con el que Meta pretende democratizar esta tecnología
Meta ha compartido sus avances en un modelo de segmentación de imagen, con el que sienta las bases para una herramienta que ayude en la identificación y diferenciación de objetos, con aplicaciones en áreas como la edición de vídeo o la ganadería.
El proyecto de Meta busca crear un modelo de segmentación preciso para tareas específicas, y para ello ha desarrollado Segment Anything Model (SAM) y el conjunto de datos asociado (SA-1B), el más grande de datos segmentados.
"SAM ha aprendido una noción general de lo que son los objetos y puede generar máscaras para cualquier objeto en cualquier imagen o vídeo", incluso de objetos y tipos de imágenes con los que no ha sido entrenado, como explican los investigadores de Meta.
Puede, además, realizar una segmentación interactiva y una segmentación automática, lo que hace que sea un modelo flexible, según recoge la compañía en su blog de IA.
La intención de la compañía tecnológica es que SAM ayude a democratizar el acceso a este tipo de tecnología y que pueda aplicarse a una gran variedad de áreas. Por ejemplo, puede ayudar en aplicaciones creativas en la edición de vídeos, pero también en la localización de animales o en el seguimiento de sucesos naturales en la Tierra.
Este modelo, junto con SA-1B, está disponible para los investigadores bajo una licencia abierta permisiva (Apache 2.0).
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