Segmentar cualquier objeto
La familia SAM convierte una indicación visual o textual en máscaras precisas.
Segment Anything es una familia de modelos promptables. Las capacidades dependen de la versión: no todos los checkpoints aceptan texto ni mantienen memoria temporal.
Una decisión por píxel
La máscara delimita la forma del objeto, mientras una caja solo aproxima su posición.
La segmentación permite medir contornos, áreas y solapes. Una máscara no implica que el modelo conozca la clase correcta: localización y reconocimiento son problemas relacionados pero distintos.
Tres preguntas diferentes
Categoría, identidad y cobertura completa definen el tipo de segmentación.
La semántica une objetos de una misma clase; la segmentación por instancias los separa; la panóptica combina ambas y asigna también las regiones de fondo etiquetables.
Codificar una vez, preguntar muchas
SAM 1 separa el encoder de imagen del prompt y del decoder de máscaras.
Un Vision Transformer produce el embedding costoso. El prompt encoder representa puntos, cajas o una máscara previa. Un decoder ligero cruza ambas fuentes y puede ofrecer varias máscaras cuando la indicación es ambigua.
La memoria conecta fotogramas
SAM 2 extiende la interacción a vídeo mediante un banco de memoria temporal.
El backbone jerárquico Hiera extrae características. Memory attention consulta fotogramas previos y prompts para mantener identidad frente a movimiento u oclusión. Las correcciones del usuario pueden propagarse a otros fotogramas.
Primero presencia, después posición
Un token estima si el concepto existe; detector y tracker localizan y mantienen sus instancias.
SAM 3 condiciona la percepción con texto o ejemplares visuales. El Presence Token estima de forma global si el concepto solicitado aparece en la imagen; las object queries se concentran en localizar sus instancias. Un detector basado en DETR encuentra objetos nuevos y el tracker heredado de SAM 2 conserva identidades mediante memoria, pudiendo reiniciarse cuando reaparece una instancia.
Imagen, vídeo y conceptos
Cada generación amplía el tipo de entrada y la persistencia de la máscara.
SAM 1 (2023) introdujo la segmentación promptable en imagen. SAM 2 (2024) unificó imagen y vídeo con memoria. SAM 3 (2025) añadió segmentación abierta por conceptos mediante texto y ejemplares, además de detección y tracking.
El modelo acelera sus etiquetas
El motor de datos alterna anotación humana, asistencia y generación automática.
- ManualPersonas dibujan las primeras máscaras.
- AsistidaSAM propone y una persona corrige.
- AutomáticaSe conservan propuestas de alta calidad.
Este ciclo permitió construir SA-1B a gran escala: aproximadamente 11 millones de imágenes y 1.1 mil millones de máscaras. En la fase final, la gran mayoría de máscaras se generó automáticamente y se filtró por criterios de calidad.
Indicar sin reentrenar
Un prompt convierte la intención del usuario en una condición espacial o semántica.
Un prompt no modifica los pesos. SAM 1 y SAM 2 trabajan de forma nativa con indicaciones visuales; el texto suele requerir un modelo externo como Grounding DINO. SAM 3 incorpora texto y ejemplares como prompts nativos para conceptos.
Un clic elige el objeto
El punto positivo señala una región que debe pertenecer a la máscara.
Positivo dentro del objeto.
Negativo en una zona que sobra.
Varios para resolver ambigüedad.
Respuesta A. Exacto: indica qué objeto quieres incluir.
La primera indicación puede admitir varias interpretaciones —objeto completo, parte o subparte—. Por eso algunas versiones devuelven varias máscaras candidatas con puntuaciones.
Corregir sin volver a entrenar
Los nuevos clics añaden información sobre qué incluir y qué excluir.
Observa dónde falla el contorno.
Añade el prompt en esa región.
Repite hasta alcanzar el criterio.
Respuesta A. Exacto: el punto negativo señala qué región excluir.
En vídeo con SAM 2, una corrección puede actualizar la memoria y propagarse. La interacción debe evaluarse por calidad final y por número de clics o tiempo requerido.
Texto y ejemplos cambian la búsqueda
SAM 3 puede segmentar todas las instancias que coinciden con un concepto.
Los prompts de concepto son útiles para encontrar, contar o seguir varias instancias. Una consulta lógica compleja puede requerir un VLM que razone y use SAM como herramienta.
La máscara no nombra la especie
SAM delimita; otra señal debe reconocer, decidir o justificar.
Úsalo con objetos nuevos y anotación interactiva.
Combínalo con detector, clasificador o VLM.
Compara modelos ligeros en entornos fijos.
Respuesta A. Exacto: SAM aporta la máscara, otra parte debe aportar la categoría.
SAM resulta valioso con poca anotación, interacción humana o vídeo. Un modelo supervisado pequeño puede ser más rápido y barato para clases estables y fondos controlados. Siempre hay que evaluar bordes, objetos pequeños, oclusiones y consumo de memoria.
Segmenta y corrige
Prueba cómo cambian las máscaras con puntos positivos y negativos.
- Guarda una copia en Drive.
- Segmenta con un punto.
- Refina y compara máscaras.
Empieza con un punto positivo y añade un punto negativo donde la máscara invada el fondo. Compara número de interacciones, contorno y objetos pequeños. Comprueba qué versión carga el cuaderno: texto, memoria temporal y ejemplares no están disponibles en todos los modelos SAM.