{"id":38116,"date":"2024-08-19T06:28:39","date_gmt":"2024-08-19T06:28:39","guid":{"rendered":"https:\/\/mioti.es\/?p=38116"},"modified":"2024-08-19T06:28:39","modified_gmt":"2024-08-19T06:28:39","slug":"blog-sam-2-el-nuevo-modelo-de-meta-que-redefinira-la-vision-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/es\/blog-sam-2-el-nuevo-modelo-de-meta-que-redefinira-la-vision-artificial\/","title":{"rendered":"SAM 2: El nuevo modelo de Meta que redefinir\u00e1 la visi\u00f3n artificial"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Meta ha anunciado recientemente el lanzamiento de <a href=\"https:\/\/ai.meta.com\/sam2\/\">SAM 2<\/a>, <strong>Segment Anything Model<\/strong> o Modelo de Segmentaci\u00f3n de Cualquier Cosa por su traducci\u00f3n al espa\u00f1ol, marcando un <strong>gran avance en el campo de la visi\u00f3n artificial y el an\u00e1lisis de video<\/strong>. Bas\u00e1ndose en la base establecida por su predecesor, <strong>SAM 2<\/strong> introduce capacidades innovadoras en la <strong>segmentaci\u00f3n de objetos<\/strong>, mejorando tanto la precisi\u00f3n como la eficiencia en el procesamiento de datos visuales en im\u00e1genes y videos.<\/span><\/p>\n<h2>La evoluci\u00f3n de SAM a SAM 2<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo original de <strong>SAM fue dise\u00f1ado para segmentar objetos en im\u00e1genes con una precisi\u00f3n notable<\/strong>, utilizando IA para identificar qu\u00e9 p\u00edxeles de una imagen corresponden a objetos espec\u00edficos. Este modelo encontr\u00f3 <strong>aplicaciones en diversos campos, como las ciencias del mar, la medicina y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes satelitales<\/strong>. Adem\u00e1s, SAM permiti\u00f3 nuevas <strong>herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) en las aplicaciones de Meta<\/strong>, como Backdrop y Cutouts en Instagram, simplificando tareas como la edici\u00f3n de fotos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, SAM estaba enfocado principalmente a im\u00e1genes est\u00e1ticas, y el desaf\u00edo de extender sus capacidades al contenido de video din\u00e1mico requer\u00eda de nuevos avances. Aqu\u00ed es donde entra <strong>SAM 2, un modelo unificado capaz de realizar segmentaci\u00f3n en tiempo real tanto en im\u00e1genes como en videos<\/strong>, abordando las complejidades de los datos audiovisuales donde los objetos est\u00e1n en movimiento, pueden cambiar de apariencia y pueden estar ocultos por otros elementos en la escena.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre las innovaciones m\u00e1s destacadas de este nuevo modelo, encontramos:\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><b>Marco unificado<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A diferencia de los modelos anteriores que trataban la <strong>segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes y videos como tareas separadas<\/strong>, <strong>SAM 2<\/strong> ofrece un enfoque cohesivo, proporcionando un rendimiento consistente en <strong>varios tipos de datos visuales<\/strong>. Esta unificaci\u00f3n agiliza el proceso de transici\u00f3n entre el an\u00e1lisis de im\u00e1genes y videos.<\/span><\/p>\n<h3><b>Segmentaci\u00f3n interactiva<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>SAM 2<\/strong> introduce capacidades de segmentaci\u00f3n interactivas. Los usuarios <strong>pueden guiar la atenci\u00f3n del modelo mediante clics, cuadros delimitadores o incluso descripciones textuales<\/strong>, lo que lo hace altamente adaptable a necesidades espec\u00edficas y permite una identificaci\u00f3n precisa de objetos con una entrada m\u00ednima.<\/span><\/p>\n<h3><b>Conciencia temporal<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>SAM 2<\/strong> puede mantener el contexto a lo largo de los fotogramas de video. Esta comprensi\u00f3n temporal <strong>permite que el modelo rastree objetos incluso cuando est\u00e1n temporalmente ocultos o salen del cuadro<\/strong>, una caracter\u00edstica crucial para aplicaciones como veh\u00edculos aut\u00f3nomos y sistemas de vigilancia.<\/span><\/p>\n<h3><b>Eficiencia y velocidad<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>SAM 2<\/strong> demuestra una eficiencia computacional notable, requiriendo <strong>menos interacciones humanas para la segmentaci\u00f3n de video<\/strong> y funcionando m\u00e1s r\u00e1pido que su predecesor. El modelo puede procesar fotogramas de video a aproximadamente <strong>44 fotogramas por segundo<\/strong>, permitiendo un an\u00e1lisis casi en tiempo real.<\/span><\/p>\n<h3><b>Procesamiento de alta resoluci\u00f3n<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>SAM 2<\/strong> puede manejar im\u00e1genes con <strong>hasta cuatro veces la resoluci\u00f3n de los modelos anteriores<\/strong>, lo que lo hace adecuado para an\u00e1lisis detallados en campos como la imagen m\u00e9dica y la interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes satelitales.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Unveiling Meta&#039;s Impressive CV Model: Sam 2\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ULiM-iI_d6w?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo funciona SAM 2 y qu\u00e9 aplicaciones pr\u00e1cticas tiene?<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este tipo de<strong> modelos de visi\u00f3n artificial se basan en el computer vision<\/strong>, un campo de la Inteligencia Artificial que se enfoca en capacitar a las m\u00e1quinas para interpretar y comprender el mundo visual. En otras palabras, <strong>permite que los sistemas de IA realicen tareas que requieren \u00abver\u00bb y \u00abcomprender\u00bb el contenido visual de una manera similar a como lo hacen los humanos<\/strong>. Entre estas tareas encontramos el reconocimiento, la detecci\u00f3n y el seguimiento de objetos. Tambi\u00e9n, m\u00e1s enfocado al tema que nos ocupa, la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes, es decir, <strong>dividir una imagen en segmentos m\u00e1s peque\u00f1os para identificar y clasificar diferentes partes de la misma<\/strong>, asignando cada p\u00edxel a un objeto espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es esta capacidad es la que ha abierto numerosas posibilidad para <strong>diferentes industrias<\/strong> en la aplicaci\u00f3n de SAM 2.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Edici\u00f3n y producci\u00f3n de video: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">SAM 2 puede agilizar el proceso de aplicar efectos visuales y editar videos,<strong> reduciendo el tiempo<\/strong> requerido para el trabajo de postproducci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Veh\u00edculos aut\u00f3nomos: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Al mejorar la detecci\u00f3n y el seguimiento de objetos en tiempo real, <strong>SAM 2 puede mejorar la seguridad y la eficiencia de los coches aut\u00f3nomos<\/strong>, especialmente en escenarios de tr\u00e1fico complejos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Medicina: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">En el sector de la salud, SAM 2 puede ayudar en el <strong>diagn\u00f3stico segmentando estructuras anat\u00f3micas complejas en escaneos m\u00e9dicos<\/strong>, potencialmente identificando anomal\u00edas que podr\u00edan ser pasadas por alto por el ojo humano.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Monitorizaci\u00f3n ambiental:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Los investigadores pueden usar <strong>SAM 2<\/strong> para <strong>analizar im\u00e1genes satelitales con mayor precisi\u00f3n<\/strong>, permitiendo un seguimiento detallado de los cambios en el uso del suelo, el desarrollo urbano y los esfuerzos de conservaci\u00f3n de la vida silvestre.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Realidad Aumentada (AR) y Virtual (VR): <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Las capacidades de segmentaci\u00f3n en tiempo real del modelo pueden mejorar las <strong>interacciones con<\/strong> <strong>objetos virtuales de video en vivo<\/strong>.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Fuente abierta y el impacto en la comunidad<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <strong>compromiso de Meta con la IA de c\u00f3digo abierto<\/strong> es evidente con <strong>SAM 2<\/strong>. Al lanzar el modelo y sus extensos conjuntos de datos de entrenamiento como c\u00f3digo abierto, <strong>Meta fomenta la innovaci\u00f3n y permite que desarrolladores e investigadores adapten SAM 2 para una amplia gama de aplicaciones<\/strong>, desde la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica hasta proyectos comerciales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los extensos datos de entrenamiento, incluido el nuevo <strong>conjunto de datos SA-V con m\u00e1s de 51.000 videos y millones de fotogramas etiquetados<\/strong>, aseguran que SAM 2 est\u00e9 bien equipado para generalizar en diversos contextos visuales. Este amplio conjunto de datos <strong>mejora la robustez y adaptabilidad del modelo<\/strong>, convirti\u00e9ndolo en una herramienta poderosa para futuros desarrollos de IA.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En definitiva, SAM 2 representa un avance m\u00e1s en el desarrollo de la Inteligencia Artificial general, y, m\u00e1s en concreto, del computer vision. En <\/span><strong>MIOTI Tech &amp; Business School<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> queremos formar parte de la revoluci\u00f3n de la IA, formando a los mejores profesionales en este \u00e1mbito. Por ello, hemos desarrollado el <\/span><a href=\"https:\/\/mioti.es\/es\/master-en-data-science-deep-learning\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e1ster en Data Science &amp; Deep Learning<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, en el que no solo <strong>conocer\u00e1s los fundamentos y las t\u00e9cnicas m\u00e1s avanzadas de computer vision<\/strong>, sino que aprender\u00e1s la base de la ciencia de datos y aplicar\u00e1s las \u00faltimas t\u00e9cnicas de <strong>Machine Learning<\/strong> y <strong>Deep Learning<\/strong>, base para disciplinas como la IA Generativa.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Meta ha anunciado recientemente el lanzamiento de SAM 2, Segment Anything Model o Modelo de Segmentaci\u00f3n de Cualquier Cosa por su traducci\u00f3n al espa\u00f1ol, marcando un gran avance en el campo de la visi\u00f3n artificial y el an\u00e1lisis de video. 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