Segment Anything Cómo Usar
Segmenta Cualquier Cosa es un modelo de IA programable desarrollado por Meta AI que puede segmentar cualquier objeto en cualquier imagen con capacidades de generalización de cero disparos.
Ver másCómo Usar Segment Anything
Instalar Segmenta Cualquier Cosa: Clona el repositorio de GitHub e instala el paquete usando pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Descargar el punto de control del modelo: Descarga un punto de control de modelo preentrenado del repositorio de GitHub de Segmenta Cualquier Cosa.
Importar módulos requeridos: Importa los módulos necesarios: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Cargar el modelo: Cargar el modelo SAM usando el punto de control: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Preparar la imagen de entrada: Cargar y preprocesar tu imagen de entrada: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Generar máscaras: Usa SamAutomaticMaskGenerator para generar máscaras: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Proporcionar indicaciones (opcional): Para una segmentación más precisa, proporciona indicaciones como puntos o cuadros para guiar al modelo: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Visualizar resultados: Usa matplotlib u otras herramientas de visualización para mostrar las máscaras generadas en la imagen original
Preguntas Frecuentes de Segment Anything
El Modelo Segmentar Cualquier Cosa (SAM) es un modelo de IA desarrollado por Meta AI para la segmentación de imágenes. Puede segmentar cualquier objeto en una imagen basado en varios indicios de entrada como puntos o cajas, sin requerir entrenamiento adicional. SAM está diseñado para la generalización de cero disparos a nuevos objetos e imágenes.
Tendencias de Tráfico Mensual de Segment Anything
Segment Anything experimentó una disminución del 10.1% en el tráfico, con 115,522 visitas en el último mes. Si bien el producto lanzó recientemente Segment Anything Model 2 (SAM 2), que extiende las capacidades de segmentación de imágenes a videos, esta actualización no pareció generar un crecimiento significativo del tráfico. La disminución podría deberse a que el mercado ya está saturado con herramientas similares o a que las nuevas funciones no resonaron con la base de usuarios.
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