¿El modelo funciona en videos?

Actualmente, el modelo solo admite imágenes o cuadros individuales de videos.

¿Dónde puedo encontrar el código?

El código está disponible en GitHub.

Última actualización: 8 de febrero de 2026

Segment Anything

Name: Segment Anything
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Author: TopAITools

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Introducción:

Segment Anything | Meta AI

Fecha de lanzamiento:

27 de febrero de 2023

Visitas mensuales:

19.5K

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Segment Anything Resumen

¿Qué es Segment Anything?

Segment Anything es un modelo de IA desarrollado por Meta AI que permite a los usuarios 'recortar' cualquier objeto en una imagen con un solo clic. Presenta un sistema de segmentación basado en prompts que puede generalizar a objetos e imágenes desconocidos sin necesidad de entrenamiento adicional.

¿Cómo usar Segment Anything?

Para usar Segment Anything, puedes proporcionar prompts interactivos, como puntos o cuadros delimitadores, para especificar qué segmentar en una imagen. Puedes probar la demostración en su sitio web para ver cómo segmenta automáticamente imágenes o genera máscaras para prompts ambiguos.

Segment Anything Pros y contras

Pros

Sistema de Segmentación con Prompt: SAM permite a los usuarios especificar qué segmentar en una imagen, lo que permite una amplia gama de tareas de segmentación sin necesidad de entrenamiento adicional.
Generalización Zero-shot: SAM demuestra una generalización zero-shot para objetos e imágenes desconocidos, lo que aumenta su usabilidad en varios escenarios.
Diseño de Modelo Eficiente: El modelo está diseñado para ser eficiente, con un decodificador de máscara ligero que puede operar en un navegador web en solo unos milisegundos por prompt.

Contras

Limitado a Imágenes: El modelo actual solo admite la segmentación de imágenes y no funciona con videos.

Análisis de Segment Anything

Análisis de tráfico web de Segment Anything

Visitas a lo Largo del Tiempo

oct 2025 - dic 2025 Todo el Tráfico

#25,105

Ranking de Herramientas IA

19.53K

Visitas Mensuales

39.66%

Tasa de Rebote

1.70

Páginas por Visita

0:17

Duración de la Visita

1.40M

Ranking Global

1.74M

Ranking del País

Palabras Clave Populares

Palabra Clave	Volumen	CPC	Valor Estimado
segment anything	17.83K	$3.32	$240.00
meta sam	7.37K	$3.47	$30.00
segment anything model	7.13K	$3.49	$90.00
sam meta	6.87K	$2.27	$130.00
segment ai	760	$6.67	$50.00

Segment Anything Comparar

Nombre de la herramienta	Introducción	Precios	Tipo	Fecha de lanzamiento	Saber más
Dora Ai Alpha	Diseña, personaliza y lanza sitios web animados en 3D de forma visual y receptiva sin escribir una línea de código: amigable con SEO, mucho más eficiente, fácil de comenzar y gratis para probar.	De pago	--	--	Saber más
Maigon-io	Maigon AI agiliza la revisión de contratos utilizando tecnología de IA avanzada.	De pago	--	--	Saber más
Impaction Ai	Coxwave Align - The Analytics Engine For Your Gen-AI Product	De pago	--	--	Saber más

Información actualizada en la fecha de publicación. Las ofertas y disponibilidad pueden variar según la ubicación y están sujetas a cambios.

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Prompts And Results

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Segment Anything P&R

Puntos de primer plano/fondo, caja delimitadora, máscara.

Un codificador de imagen ViT-H que se ejecuta una vez por imagen y genera una incrustación de imagen, un codificador de solicitud que incrusta solicitudes de entrada como clics o cuadros, y un decodificador de máscara ligero basado en transformadores que predice máscaras de objetos a partir de la incrustación de imágenes y de las incrustaciones de solicitudes.

El codificador de imágenes está implementado en PyTorch y requiere una GPU para una inferencia eficiente. El codificador de solicitudes y el decodificador de máscaras pueden ejecutarse directamente con PyTorch o convertirse a ONNX y ejecutarse de manera eficiente en CPU o GPU en una variedad de plataformas que admiten el tiempo de ejecución de ONNX.

El codificador de imágenes tiene 632 millones de parámetros. El codificador de solicitudes y el decodificador de máscaras tienen 4 millones de parámetros.

El codificador de imágenes tarda aproximadamente 0,15 segundos en una GPU NVIDIA A100. El codificador de solicitudes y el decodificador de máscaras tardan aproximadamente 50 ms en la CPU en el navegador utilizando ejecución SIMD multihilo.

El modelo fue entrenado en nuestro conjunto de datos SA-1B.

El modelo fue entrenado durante 3 a 5 días en 256 GPUs A100.

No, el modelo solo predice máscaras de objetos y no genera etiquetas.

Segment Anything Launch embeds

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