- El primer modelo fundacional para la "segmentación de imágenes"
- Identifica a qué objeto pertenece cada píxel
- Se publicaron SAM y el dataset de 1,000 millones de parámetros (SA-1B)
- SAM aprendió un concepto general de qué es un objeto, y puede generar máscaras para todos los objetos en imágenes y videos, incluso para objetos y tipos de imagen que no encontró durante el entrenamiento
- Puede aplicarse también a nuevos dominios de imágenes (como fotos submarinas o imágenes microscópicas de células) sin entrenamiento adicional
7 comentarios
Meta, qué lindaaa..
Genial, Meta~
Guau... está brutal..
Vaya... apenas entra a la habitación reconoce los objetos rapidísimo;;.. El futuro donde se despliega un mundo de AR va a estar increíble.,
La detección basada en la mirada es realmente impresionante.
He trabajado en segmentación de imágenes durante 3 años, y de verdad es asombroso.
Si ven la última parte, "What lies Ahead", de la entrada de blog que lo presenta, pueden entender por qué este modelo es importante.
Parece que será una tecnología base para llegar a esas escenas de película donde, en un headset de AR/MR, se puede identificar qué objeto estás viendo en ese momento y marcar su contorno para explicarlo.
Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation
Después de LLaMA, parece que Meta volvió a publicar un modelo que ayuda muchísimo al lado de la IA... ¡bien hecho!