FastSAM para Tareas de Segmentación de Imágenes: Una Explicación Sencilla La segmentación de imágenes es una tarea popular en visión artificial, cuyo objetivo es particionar una imagen de entrada en múltiples regiones, donde cada región representa un objeto separado. Varios enfoques clásicos del pasado involucraron tomar el "backbone" de un modelo (por ejemplo, U-Net) y ajustarlo en conjuntos de datos especializados. Si bien el ajuste fino funciona bien, la aparición de GPT-2 y GPT-3 impulsó a la comunidad de aprendizaje automático a cambiar gradualmente el enfoque hacia el desarrollo de soluciones de aprendizaje "zero-shot". El concepto "zero-shot" juega un papel importante al permitir que se omita la fase de ajuste fino, con la esperanza de que el modelo sea lo suficientemente inteligente como para resolver cualquier tarea sobre la marcha. En el contexto de la visión artificial, Meta lanzó el ampliamente conocido "Segment Anything Model...