Meta desarrolló a SAM: una IA que potencia el desarrollo de la visión artificial
Meta, la empresa matriz de Facebook e Instagram, ha lanzado un modelo de IA llamado SAM (Segment Anything Model), que puede identificar objetos individuales dentro de una imagen con solo hacer clic sobre ellos o escribir su nombre. Además, Meta ha publicado el conjunto de datos SA-1B (Segment Anything 1-Billion), que contiene más de mil millones de máscaras de segmentación, que son las etiquetas que indican qué píxeles pertenecen a cada objeto.
¿Qué es la segmentación y por qué es importante?
La segmentación es el proceso de dividir una imagen en regiones que corresponden a objetos distintos. Por ejemplo, si tenemos una foto de una playa con personas, sombrillas y barcos, la segmentación nos permite separar cada uno de estos elementos y aislarlos del fondo. Esto tiene muchas ventajas para la edición de imágenes, ya que podemos cambiar el color, el tamaño o la posición de los objetos sin afectar al resto de la imagen. También podemos eliminar o añadir objetos nuevos para crear escenas diferentes.
La segmentación también es útil para otras tareas de visión artificial, como el reconocimiento facial, la detección de peatones o vehículos, el diagnóstico médico o la realidad aumentada. Por ejemplo, si queremos probar unas gafas virtuales, necesitamos segmentar nuestra cara para poder colocarlas correctamente. O si queremos ver cómo quedaría un mueble en nuestra casa, necesitamos segmentar el espacio disponible para ajustar su escala y perspectiva.
¿Cómo funciona SAM?
SAM es un modelo de IA basado en redes neuronales profundas, que son sistemas informáticos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes aprenden a partir de grandes cantidades de datos etiquetados, que en este caso son imágenes con sus respectivas máscaras de segmentación. Así, SAM puede generalizar y reconocer objetos nuevos que no ha visto antes durante su entrenamiento.
Para usar SAM, solo hay que subir una imagen a un prototipo web y seleccionar el objeto que nos interesa. Podemos hacerlo de dos formas: haciendo clic sobre él o escribiendo su nombre. SAM entonces dibuja un contorno alrededor del objeto y lo resalta con un color diferente. Podemos repetir este proceso con varios objetos y obtener una imagen segmentada.
SAM es capaz de identificar objetos muy diversos, desde animales y plantas hasta muebles y vehículos. También puede segmentar objetos complejos o parcialmente ocultos, como personas con sombreros o gatos detrás de cortinas. Además, SAM puede segmentar objetos en vídeos, lo que abre nuevas posibilidades para la edición y el análisis de secuencias dinámicas.