Ultralytics YOLO es una biblioteca de Python para visión artificial que abarca detección, segmentación, clasificación, estimación de pose, seguimiento y más.
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lillyguisnet/sam3-segmentation
Una skill para agentes de programación que permite delinear, enmascarar y contar objetos en fotos con SAM 3 de Meta, en una GPU NVIDIA local.
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¿Qué es?
sam3-segmentation es una skill que proporciona a agentes de programación como Claude Code, Codex y Cursor el modelo, los comandos y las reglas necesarios para delinear, enmascarar y contar objetos en fotos con SAM 3 de Meta. Se ejecuta en la GPU NVIDIA del usuario, y los entornos de Python se crean fuera de la carpeta de la skill para poder reutilizarlos entre actualizaciones e instalaciones.
Para solicitudes rápidas, el agente puede encontrar todas las instancias de una frase, segmentar un objeto a partir de un clic o un cuadro, o segmentar todo lo que aparece en una imagen. Para muchos objetos pequeños o partes, como granos, semillas, células o insectos, sigue un flujo de trabajo más cuidadoso que utiliza recortes cercanos superpuestos, guarda candidatos sin procesar, comprueba puntuaciones, genera hojas de revisión, registra las decisiones de revisión, refina los bordes y exporta archivos PNG y COCO RLE, además de incluir un visor con zoom.
Los resultados se presentan como propuestas del modelo, no como datos de referencia verificados, y se enumeran los elementos inciertos. La skill no permite procesar videos ni imágenes médicas, ni clasificar o editar imágenes. El modo de demostración funciona con formas generadas, sin GPU ni modelo.
Funciones clave
- 01Segmenta todas las instancias de una frase, o los objetos señalados con un clic, un cuadro o un cuadro de ejemplo.
- 02Se ejecuta en una GPU NVIDIA local y mantiene los entornos de Python fuera de la carpeta de la skill.
- 03Admite recortes superpuestos y guarda candidatos sin procesar para trabajar con muchos objetos pequeños.
- 04Proporciona hojas de revisión, indicadores y un registro de las decisiones de revisión.
- 05Exporta archivos PNG y COCO RLE e incluye un visor con zoom.
- 06Incluye una demostración sin GPU que utiliza formas generadas.
Casos de uso
- Contar y delinear granos, semillas o células en fotos de cerca.
- Recortar un solo objeto, como un perro, de una foto para un flujo de trabajo controlado por un agente.
- Generar máscaras COCO RLE como anotaciones preliminares para que una persona las revise.
- Probar la segmentación con SAM 3 en una GPU local mediante un agente de programación.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es sam3-segmentation?
- Una skill para agentes de programación que permite delinear, enmascarar y contar objetos en fotos con SAM 3 de Meta, en una GPU NVIDIA local. sam3-segmentation es una skill que proporciona a agentes de programación como Claude Code, Codex y Cursor el modelo, los comandos y las reglas necesarios para delinear, enmascarar y contar objetos en fotos con SAM 3 de Meta. Se ejecuta en la GPU NVIDIA del usuario, y los entornos de Python se crean fuera de la carpeta de la skill para poder reutilizarlos entre actualizaciones e instalaciones.
- ¿sam3-segmentation es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- sam3-segmentation es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿sam3-segmentation sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de sam3-segmentation fue el 24 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar sam3-segmentation?
- Contar y delinear granos, semillas o células en fotos de cerca. Recortar un solo objeto, como un perro, de una foto para un flujo de trabajo controlado por un agente. Generar máscaras COCO RLE como anotaciones preliminares para que una persona las revise. Probar la segmentación con SAM 3 en una GPU local mediante un agente de programación.
- ¿Dónde consigo sam3-segmentation?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/lillyguisnet/sam3-segmentation
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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