Segment Anything by Meta - ai tOOler
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Segment Anything by Meta
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Segmentación de imágenes (1)

Segment Anything by Meta

Segmentación avanzada de imágenes para estudiar y editar imágenes.

Información de la herramienta

Segment Anything de Meta AI es una herramienta innovadora que te permite segmentar objetos en imágenes con solo un clic, haciendo que el análisis de imágenes sea increíblemente fácil.

Con Segment Anything, puedes sumergirte en el mundo de la visión por computadora sin complicaciones. Este modelo de IA es perfecto para aquellos que desean segmentar varios objetos en imágenes de manera rápida y sin esfuerzo. Lo que lo hace particularmente único es su capacidad para entender y realizar segmentaciones incluso en objetos nuevos y desconocidos—¡sin necesidad de entrenamiento adicional!

La herramienta funciona a través de un sistema de segmentación flexible y programable. Puedes especificar lo que deseas segmentar en una imagen utilizando diferentes tipos de indicaciones, como puntos interactivos o cuadros delimitadores. ¡Es realmente útil porque incluso si tu solicitud es un poco ambigua, el sistema puede producir múltiples máscaras válidas para satisfacer tus necesidades!.

¡Pero eso no es todo! Las máscaras generadas por esta herramienta son increíblemente versátiles. Puedes usarlas en otros sistemas de IA, rastrear objetos en videos, modificar tus imágenes o incluso llevarlas a la tercera dimensión para proyectos creativos. ¡Es como tener un cuchillo suizo para la edición de imágenes al alcance de tu mano!

Diseñado con la eficiencia en mente, el modelo funciona rápidamente—ejecutándose en solo milisegundos por indicación directamente en tu navegador web. El codificador de imágenes necesita una GPU para un rendimiento óptimo, pero el codificador de indicaciones y el decodificador de máscaras son adaptables. Pueden ejecutarse sin problemas con PyTorch o ser convertidos a ONNX para un funcionamiento fluido en varias plataformas, ya sea que utilicen CPU o GPU.

El modelo en sí ha sido entrenado en el impresionante conjunto de datos SA-1B, que incluye más de 11 millones de imágenes con licencia que priorizan la privacidad del usuario. Debido a este extenso entrenamiento, ha generado con éxito la asombrosa cifra de 1.1 mil millones de máscaras de segmentación. Esto significa que estás trabajando con una herramienta que no solo es poderosa, sino que también está construida sobre una base sólida de datos diversos.

Pros y Contras

Pros

  • Puede inferir de las indicaciones del usuario
  • Integración fácil con otros sistemas
  • Decodificación rápida de máscaras
  • Baja latencia en el procesamiento
  • Soporta indicaciones de cuadros delimitadores
  • Entrenado en un sistema de datos dedicado
  • Entrenado en más de 11 millones de imágenes
  • Demostración y código en GitHub
  • Codificador de imágenes de una sola vez
  • Decodificador de máscaras ligero
  • Maneja muchos tipos de indicaciones
  • Soporta pre-entrenamiento y mejora de indicaciones
  • Máscaras compartibles para tareas en equipo
  • Adecuado para el aprendizaje continuo
  • Optimizado para PyTorch y ONNX
  • Las salidas se pueden utilizar para tareas creativas
  • Necesita GPU para un procesamiento eficiente
  • Cambia las incrustaciones de imagen a máscaras de objeto
  • Funciona en navegadores web
  • Escalable para tareas complejas
  • Diseño eficiente de modelo en el bucle
  • Escala para ejecutarse en diferentes plataformas
  • Más de 1.1 mil millones de máscaras de segmentación recopiladas
  • Entrenamiento de modelo interactivo
  • Amplia gama de indicaciones de entrada
  • Soporta fotogramas individuales de videos
  • Efectivo para potenciar sistemas de datos
  • Entrenado con imágenes que protegen la privacidad
  • Funciona sin entrenamiento adicional
  • Segmentación de imágenes avanzada
  • Diseño consciente de la ambigüedad
  • Útil para la investigación en visión por computadora
  • Crea múltiples máscaras válidas
  • Conjunto de datos disponible para el público
  • Puntos interactivos y cuadros de aviso
  • Las salidas se pueden rastrear en videos
  • Segmentación de objetos con un clic
  • Automatiza la segmentación completa de imágenes
  • Soporta segmentación de texto a objeto
  • Eleva la salida a 3D
  • El codificador de aviso y el decodificador de máscara pueden trabajar en CPU
  • Hecho para investigación y edición
  • El modelo soporta herramientas de edición de imágenes
  • Soporta ejecución SIMD multihilo
  • El modelo tiene 632 millones de parámetros

Contras

  • Necesita una GPU para el codificador de imágenes
  • No es eficiente para el procesamiento en CPU
  • Tiene un alto número de parámetros (636M)
  • Se basa en PyTorch o ONNX
  • Solo funciona para segmentación de imágenes
  • No crea etiquetas de máscara
  • Sin soporte para video
  • Principalmente dirigido a la investigación