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Segmentación de imágenes con Gemini 2.5

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Gemini 2.5 es una herramienta de IA de Google que mejora cómo entendemos imágenes. Permite hacer preguntas complejas para identificar objetos, como "el coche más alejado" o "la flor más marchita". Es útil para diseñadores, mejorar la seguridad en el trabajo y evaluar daños para seguros. Puedes usarlo para reconocer texto en imágenes y manejar etiquetas en varios idiomas. Es fácil de empezar a usar con su API en Google AI Studio. Para obtener los mejores resultados, sigue las prácticas recomendadas como usar el modelo gemini-2.5-flash y pedir el formato JSON.

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Contenido tomado de developers.googleblog.com

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Paso a paso

  • Identificación de relaciones entre objetos: Ejemplo 'la persona con el paraguas'.
  • Uso de lógica condicional: Ejemplo 'personas que no están sentadas'.
  • Segmentación de conceptos abstractos como 'daño' o 'oportunidad'.
  • Reconocimiento de texto en imágenes mediante OCR.
  • Manejo de etiquetas en múltiples idiomas.

Gemini 2.5 es una herramienta de inteligencia artificial de Google que permite la segmentación de imágenes mediante consultas conversacionales.

Permite identificar objetos y situaciones a través de frases descriptivas complejas, no solo etiquetas simples.

Consulta sobre relaciones entre objetos, lógica condicional, conceptos abstractos, texto en imágenes y etiquetas multilingües.

Se utiliza en edición de medios, monitoreo de seguridad y evaluación de daños en seguros.

Ofrece flexibilidad en consultas visuales y simplifica la experiencia de desarrollo con una única API.

Puede reconocer texto en imágenes, lo cual es útil para clasificar objetos de manera precisa.

Permite resaltar situaciones no seguras, como empleados sin casco, mediante consultas condicionales.

Puede segmentar áreas dañadas utilizando su conocimiento del mundo para identificar características específicas de daño.

Puedes comenzar en Google AI Studio o en un entorno de Python utilizando las herramientas de demostración interactivas.

Se recomienda el uso del modelo gemini-2.5-flash y solicitar el formato de salida JSON para mejores resultados.

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