Segmentación Universal: SAM2 está diseñado para realizar segmentación en una variedad de contextos y tipos de imágenes, desde fotografías hasta gráficos complejos. Su capacidad para adaptarse a diferentes escenarios lo hace ideal para aplicaciones en áreas como la robótica, la realidad aumentada y el análisis de imágenes médicas.

Interactividad Mejorada: A diferencia de muchos modelos de segmentación que requieren entradas manuales extensivas, SAM2 permite a los usuarios interactuar con el modelo a través de simples clics o trazos en la imagen. Esto facilita un proceso más intuitivo y rápido para segmentar objetos específicos, mejorando la experiencia del usuario.

Entrenamiento en Conjuntos de Datos Diversos: SAM2 ha sido entrenado en un conjunto de datos extremadamente amplio y diverso, lo que le permite generalizar bien a diferentes tipos de imágenes y contextos. Esta diversidad en el entrenamiento asegura que el modelo pueda identificar y segmentar objetos con alta precisión, incluso en situaciones no vistas anteriormente.