parte cualquier cosa, lanzado recientemente por Facebook Research, hace algo que la mayoría de las personas inmersas en la visión por computadora encuentran abrumador: saber de manera confiable qué píxeles en una imagen pertenecen a un objeto. Hacer eso más fácil es el objetivo del Segment Anything Model (SAM), que se lanzó recientemente bajo la licencia Apache 2.0.
Los resultados se ven muy bien, y están ahí. La presentación interactiva está disponible. Puedes jugar con las diferentes formas en que funciona SAM. Uno puede recoger cosas señalando y haciendo clic en una imagen, o las imágenes se pueden dividir automáticamente. Honestamente, es impresionante ver que SAM hace que enmascarar varios objetos en una imagen parezca tan sencillo. Lo que hace esto posible es el aprendizaje automático, y parte de eso es el hecho de que el modelo detrás del sistema ha sido entrenado en un enorme conjunto de datos de imágenes y máscaras de alta calidad, lo que lo hace extremadamente eficiente en lo que hace.
Una vez que se segmenta la imagen, estas máscaras se pueden usar para interactuar con otros sistemas, como la detección de objetos (que identifica y clasifica qué es un objeto) y otras aplicaciones de visión artificial. Después de todo, este sistema funciona con mayor eficacia si realmente saben dónde buscar. este Publicación de blog de Meta AI Entra en algunos detalles adicionales sobre lo que es posible con SAM, detalles completos en trabajo de investigación.
Dichos sistemas se basan en conjuntos de datos de alta calidad. Por supuesto, nada supera a una gran cantidad de datos del mundo real, pero también hemos visto que es posible generar datos automatizados que en realidad no existían y obtener resultados útiles.
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