SAM 2: Qué es, Para qué sirve y Cómo se usa 2025

Con base en lo anterior, se ha empleado en casos como la edición y el diseño de imágenes, ciencias médicas, automatización de la robótica, análisis de imágenes satelitales, e incluso en el desarrollo de apps personalizadas.

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¿Cómo funciona SAM 2?

El Segment Anything Model 2 (SAM 2) de Meta AI se basa en técnicas de inteligencia artificial de última generación, lo que lo hace capaz de manejar contextos visuales complejos. A continuación, explicaremos su funcionamiento dividido en aspectos clave.

Modelo basado en aprendizaje profundo

SAM 2 utiliza una red neuronal profunda entrenada con miles de millones de imágenes. Este entrenamiento hace que comprenda patrones visuales universales y generalice su capacidad de segmentación a objetos que no haya visto previamente. Gracias a ello, trabaja con imágenes de diversas fuentes y condiciones, desde fotografías hasta imágenes médicas.

Métodos de entrada interactivos

El modelo permite al usuario definir objetos utilizando diferentes tipos de entradas, lo que lo hace útil tanto para principiantes como para expertos. Estas son:

• Puntos: señalas un área específica y SAM 2 segmenta el objeto automáticamente.
• Cuadros delimitadores: dibujas un rectángulo alrededor del objeto y el modelo lo ajusta con precisión.
• Instrucciones textuales: puedes describir el objeto en palabras, y SAM 2 lo encuentra en la imagen.

Procesamiento rápido y escalable

El sistema está optimizado para procesar grandes volúmenes de imágenes en tiempo real. Es posible gracias a su arquitectura eficiente que reduce el tiempo necesario para generar segmentaciones precisas, incluso en proyectos de gran escala, como análisis satelital o automatización industrial.

Generalización en múltiples dominios

El modelo no está limitado a un solo tipo de objeto o imagen. Su capacidad para segmentar "cualquier cosa" se basa en un entrenamiento con datos diversos, desde paisajes urbanos hasta entornos microscópicos, y en su adaptabilidad, que le ayuda a entender contextos nuevos y complejos.

¿Cómo se usa?

Como ya sabes, hemos estado hablando de un sistema desarrollado por Meta AI cuyo objetivo es segmentar imágenes de la manera más sencilla posible. A pesar de que puede sonar muy técnico, su uso es más accesible de lo que parece gracias a su diseño intuitivo y adaptabilidad. ¡Leyendo aquí podrás comprenderlo mejor!

Acceso al modelo y configuración inicial

Para comenzar a usar SAM 2, debes acceder al modelo por medio de las siguientes opciones:

• Uso en línea: algunas plataformas ofrecen acceso directo al modelo sin necesidad de instalación, a través de interfaces web.
• Instalación local: descarga SAM 2 desde repositorios oficiales como GitHub. Para esta opción, asegúrate de contar con Python instalado y acceso a bibliotecas como PyTorch.

Una vez instalado, verifica que tu sistema cumpla con los requisitos técnicos, como una GPU compatible para un procesamiento más rápido.

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Preparación de las imágenes

SAM 2 funciona mejor cuando las imágenes están en un formato claro y bien definido, como PNG o JPEG. Antes de cargar la imagen, asegúrate de que los objetos de interés sean visibles, y que la imagen esté enfocada y tenga una resolución adecuada. Carga la imagen en la interfaz de SAM 2 o en tu entorno de desarrollo si estás trabajando con código.

Elección del método de segmentación

SAM 2 permite múltiples formas de segmentar objetos:

1. Segmentación automática: el modelo identifica todos los objetos de la imagen y los segmenta automáticamente.
2. Segmentación guiada: puedes interactuar con la herramienta proporcionando indicaciones, como:

• Puntos específicos: haces clic en los objetos que deseas segmentar.
• Cuadros delimitadores: dibujas un rectángulo alrededor del objeto.
• Instrucciones textuales: si el modelo admite texto, puedes describir el objeto para segmentarlo.

Revisión y ajustes

Una vez que SAM 2 genera las máscaras de segmentación, comprueba el resultado:

• Editar las máscaras: ajusta los bordes o elimina áreas no deseadas.
• Exportar el resultado: guarda las máscaras en formatos como PNG o como datos procesables para otras aplicaciones.

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Ventajas de SAM 2

Es cierto, SAM 2 ha revolucionado el campo de la visión por computadora debido a su capacidad para segmentar cualquier objeto en imágenes con una precisión y flexibilidad inigualables. Y es que no solo mejora el rendimiento respecto a su predecesor, sino que eleva sus aplicaciones en distintos sectores. Las ventajas que obtendrás al usarlo son:

Mejora en la precisión de segmentación

SAM 2 ofrece una precisión notable en la segmentación de objetos, incluso en imágenes complejas. Esto se debe a su entrenamiento en conjuntos de datos masivos y diversos, que le permite identificar bordes y límites de manera más detallada. La mejora es crucial en campos como la medicina, donde cada píxel marca una gran diferencia en los diagnósticos.

Interacción más intuitiva

Ya sea mediante puntos de referencia, cuadros delimitadores o indicaciones textuales, el modelo ajusta su segmentación en tiempo real, facilitando su uso para profesionales y no especialistas.

Escalabilidad y velocidad

El modelo está diseñado para procesar grandes volúmenes de datos a alta velocidad, lo que lo hace ideal para aplicaciones industriales y comerciales. Por ejemplo, analiza rápidamente imágenes satelitales o inspecciona miles de productos en líneas de ensamblaje, ahorrando tiempo y recursos.

Versatilidad en aplicaciones

A diferencia de herramientas como Claude AI, que se centran en el procesamiento de lenguaje, SAM 2 se adapta a una amplia gama de escenarios, desde la edición de imágenes para diseñadores hasta el reconocimiento de objetos en robótica avanzada. Su capacidad para trabajar con diversos tipos de datos visuales lo convierte en una herramienta versátil en sectores como la tecnología, el arte y la investigación.

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Integración con sistemas personalizados

Otra ventaja destacada es su facilidad de integración con aplicaciones específicas. La plataforma logra incorporarse en sistemas empresariales para mejorar procesos existentes, como el análisis de datos visuales o la automatización de tareas repetitivas, siendo una solución personalizable y eficiente.

Diferencias entre SAM y SAM 2

El primer modelo lanzado al mercado: SAM, revolucionó el mundo de la visión por computadora al permitir la segmentación de objetos en imágenes de manera rápida y precisa. Sin embargo, con el lanzamiento de SAM 2, se han introducido mejoras que lo hacen más adaptable, eficiente y poderoso. ¿Quieres saber cuáles son? ¡Descúbrelas con nosotros!

Precisión en la segmentación

El modelo original se destacó por su capacidad de segmentar objetos utilizando indicaciones básicas como puntos o cajas delimitadoras. Pero, su precisión podría disminuir en imágenes con objetos superpuestos o contextos complejos. Por otro lado, SAM 2 mejora la segmentación en escenarios más desafiantes, como fondos complejos o cuando los objetos están parcialmente ocultos gracias a un entrenamiento con conjuntos de datos más diversos y extensos.

Capacidad de adaptación al usuario

Aunque eficiente, SAM dependía en gran medida de las indicaciones iniciales del usuario y tenía limitaciones al interpretar comandos más complejos. Contrario a ello, SAM 2 introduce interacciones más avanzadas, permitiendo al usuario definir objetos con mayor precisión mediante descripciones textuales, además de las indicaciones visuales tradicionales.

Velocidad y escalabilidad

SAM ofrecía un rendimiento aceptable para tareas individuales o de pequeña escala, pero podría volverse menos eficiente al procesar grandes volúmenes de datos. En este caso, SAM 2 optimiza la velocidad y está diseñado para manejar grandes cantidades de imágenes, convirtiéndose en una herramienta ideal para industrias y proyectos masivos.

Aplicaciones ampliadas

A pesar de que fue útil en sectores como edición de imágenes y análisis básico, las capacidades de SAM estaban limitadas en ámbitos más especializados. Lo bueno es que SAM 2 tiene una versatilidad que lo hace aplicable a campos avanzados como la detección de anomalías en imágenes médicas, análisis satelital, y robótica, donde la precisión y la adaptabilidad son cruciales.

Desafíos y limitaciones de SAM 2

A pesar de ser una herramienta avanzada en la segmentación de imágenes, SAM 2 enfrenta ciertos desafíos y limitaciones que afectan su rendimiento en situaciones específicas. Estas dificultades surgen principalmente por las complejidades inherentes al procesamiento de datos visuales en entornos diversos. Las más relevantes son:

Dependencia de grandes volúmenes de datos para el entrenamiento

SAM 2 necesita conjuntos de datos masivos y diversos para alcanzar su alto nivel de precisión. Esto implica que su desarrollo y actualización dependen del acceso a bases de datos visuales que representan escenarios variados. Aun así, recopilar y etiquetar estos datos puede ser costoso y consumir mucho tiempo. Aparte, si los datos de entrenamiento no incluyen ciertas variaciones (como objetos raros o condiciones extremas), el modelo puede fallar en identificar correctamente esos casos.

Limitaciones en contextos altamente especializados

Aunque SAM 2 es versátil, no siempre funciona bien en contextos especializados como imágenes médicas complejas o entornos industriales únicos. Por ejemplo, segmentar estructuras microscópicas o distinguir componentes específicos en maquinaria requiere conocimientos más profundos que el modelo general no siempre posee. En estos casos, es posible que sea necesario entrenar un modelo específico que incrementa la complejidad y los costos del proyecto.

Uso intensivo de recursos computacionales

El procesamiento de imágenes en tiempo real con SAM 2 requiere hardware avanzado, incluyendo GPUs de alto rendimiento. Es un obstáculo para usuarios o empresas con recursos limitados, especialmente en aplicaciones que demandan un análisis masivo de datos. Además, el consumo energético asociado representa un problema, tanto desde el punto de vista económico como ambiental.

¿Para quién está diseñado SAM 2?

SAM 2 está diseñado para un público diverso que incluye investigadores, desarrolladores de inteligencia artificial, y profesionales de sectores especializados. Para los investigadores y desarrolladores, es una herramienta avanzada que facilita el desarrollo y mejora de modelos de visión por computadora, gracias a su capacidad para segmentar objetos con precisión en diversos contextos.

Por otro lado, es perfecta para profesionales de sectores como la medicina, la industria, y la robótica, quienes necesitan herramientas que analizan imágenes complejas y hacen segmentaciones específicas de manera eficiente. Su diseño flexible lo hace accesible tanto para expertos como para usuarios menos técnicos que buscan integrar la segmentación de imágenes en sus proyectos o procesos.

¿Es gratis SAM 2?

Sí, SAM 2 es gratuito y de código abierto, siguiendo la filosofía del modelo original desarrollado por Meta AI. Significa que cualquier usuario, desde investigadores y desarrolladores hasta empresas, puede acceder al modelo y utilizarlo para sus proyectos sin costo. Meta lo pone a disposición de la comunidad a través de repositorios públicos como GitHub para explorar su potencial, adaptarlo a casos específicos y contribuir a su mejora.

¿Qué conocimientos necesito para usar SAM 2?

Para utilizar SAM 2, no necesitas ser un experto en inteligencia artificial, pero contar con ciertos conocimientos básicos y técnicos puede facilitar su implementación. Es importante tener una comprensión general de herramientas de visión por computadora y cómo funcionan los modelos de aprendizaje profundo. 

Familiarizarse con lenguajes de programación como Python y bibliotecas relacionadas, como PyTorch o TensorFlow, es útil, ya que el modelo generalmente se integra en proyectos a través de código. Asimismo, entender cómo manejar conjuntos de datos para entrenar o ajustar el modelo a necesidades específicas es crucial si deseas personalizarlo. 

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SAM 2 de Meta es una innovadora herramienta de inteligencia artificial diseñada para la segmentación avanzada de imágenes y videos. En nuestro Máster en Inteligencia Artificial Generativa  de EBIS Business Techschool, aprenderás a gestionar SAM 2 y otras herramientas predecesoras para optimizar tareas empresariales. 

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Conclusión 

Concluimos con que SAM 2 es una perfecta solución para diversos usuarios debido a su capacidad de segmentación. A pesar de enfrentar algunos desafíos, su uso gratuito y abierto permite que cualquiera con los conocimientos adecuados pueda aprovechar su potencial. Con este modelo, la segmentación de imágenes será precisa y accesible, impulsando avances en múltiples industrias y aplicaciones tecnológicas.