Heb je ooit een video willen analyseren zonder dat je data naar de cloud wordt gestuurd? Dankzij de nieuwste combinatie van SAM 3 en MLX is het nu mogelijk om objecten in video’s volledig lokaal op je eigen Mac te volgen. Geen abonnementen, geen privacyrisico’s en razendsnel.
In deze blogpost duiken we in deze spannende ontwikkeling die de wereld van computer vision toegankelijker maakt dan ooit.
Wat is SAM 3?
SAM staat voor Segment Anything Model en is ontwikkeld door Meta AI. Met de release van SAM 3 heeft dit model een enorme sprong voorwaarts gemaakt op het gebied van segmentatie en objectherkenning.
SAM 3 kan in een enkele afbeelding objecten herkennen en nauwkeurig omlijnen zonder dat je het model specifiek voor die objecten hebt getraind. Dit wordt zero-shot segmentation genoemd. Het model begrijpt wat een “object” is op een fundamenteel niveau, waardoor het extreem flexibel is.
Belangrijkste verbeteringen in SAM 3
- Hogere nauwkeurigheid bij complexe scènes
- Betere omgang met occlusie (gedeeltelijke bedekking van objecten)
- Snellere inferentie-tijd
- Verbeterde tracking-mogelijkheden over meerdere frames
MLX: Apple’s eigen machine learning framework
MLX is het machine learning framework dat Apple specifiek voor hun eigen chips (M1, M2, M3 en M4) heeft ontwikkeld. Het is geoptimaliseerd voor de unified memory architectuur van Apple Silicon.
Wat MLX zo interessant maakt:
- Extreem efficiënt gebruik van de Neural Engine en GPU
- Volledig lokaal draaien zonder internetverbinding
- Lage latency en hoog energieverbruik-rendement
- Goede integratie met Python en JAX-achtige syntax
Door SAM 3 te combineren met MLX kunnen ontwikkelaars nu geavanceerde computervisie-toepassingen draaien op een MacBook zonder dat er een krachtige GPU of cloud-service aan te pas komt.
Hoe werkt lokale object tracking met SAM 3 + MLX?
Object tracking in video bestaat uit twee belangrijke stappen: detectie en tracking.
Bij traditionele methodes werd vaak een apart detectiemodel (zoals YOLO) gebruikt in combinatie met een tracking-algoritme. Met SAM 3 + MLX wordt dit proces veel eleganter.
De werking in stappen:
- Eerste frame segmentatie: Je geeft aan welk object je wilt volgen (door te klikken of een bounding box te tekenen).
- SAM 3 segmentatie: Het model creëert een zeer nauwkeurig masker van het object.
- Tracking over frames: Het model gebruikt de informatie uit vorige frames om het object in nieuwe frames te blijven volgen, zelfs als het tijdelijk verdwijnt of van vorm verandert.
- Alles lokaal: Alle berekeningen gebeuren op je eigen apparaat.
Dit maakt de technologie uitermate geschikt voor toepassingen waarbij privacy cruciaal is, zoals medische beeldanalyse, industriële inspectie of persoonlijke videobewerking.
Praktische toepassingen van lokale video tracking
De combinatie van SAM 3 en MLX opent de deur naar allerlei interessante toepassingen:
1. Video-editing voor content creators
Stel je voor dat je een video maakt en eenvoudig één persoon of object wilt volgen met een effect, zonder dat je je footage naar een cloud-service moet uploaden. Met deze techniek kun je dit helemaal lokaal doen.
2. Sportanalyse
Trainers kunnen spelers volgen tijdens trainingen en wedstrijden zonder dat er gevoelige videobeelden de deur uit gaan. Bewegingsanalyses kunnen direct op een MacBook Pro worden uitgevoerd.
3. Industriële kwaliteitscontrole
Fabrieken kunnen producten op een productielijn volgen en inspecteren met een lokaal systeem. Dit is niet alleen veiliger, maar vaak ook goedkoper op de lange termijn.
4. Wetenschappelijk onderzoek
Onderzoekers in biologie, natuurkunde en gedragswetenschappen kunnen dieren of objecten in videobeelden tracken zonder dat ze hun data hoeven te delen met grote techbedrijven.
Vereisten en hoe je zelf aan de slag gaat
Om met SAM 3 + MLX aan de slag te gaan heb je het volgende nodig:
- Een Mac met Apple Silicon (M1 of nieuwer)
- Minimaal 16GB unified memory (32GB is sterk aanbevolen voor video)
- De MLX framework geïnstalleerd
- De nieuwste versie van het SAM 3 model geoptimaliseerd voor MLX
Er zijn inmiddels verschillende open-source repositories beschikbaar die een gebruiksvriendelijke interface bieden voor het tracken van objecten. Veel van deze projecten combineren SAM 3 met krachtige tracking-algoritmes die speciaal zijn geoptimaliseerd voor Apple hardware.
Hoewel de techniek nog relatief nieuw is, ontwikkelt de community zich razendsnel. Verwacht in de komende maanden nog meer gebruiksvriendelijke tools en applicaties.
Toekomst van lokale AI en computer vision
De combinatie van SAM 3 en MLX is een perfect voorbeeld van een bredere trend: de verschuiving van cloud-AI naar edge-AI en lokale AI.
Steeds meer ontwikkelaars en bedrijven realiseren zich de voordelen van lokale verwerking:
- Betere privacy
- Lagere latency
- Minder afhankelijkheid van internetverbindingen
- Lagere operationele kosten op termijn
Apple lijkt met MLX een belangrijke rol te willen spelen in deze transitie. Door ontwikkelaars krachtige tools te geven die optimaal werken op hun hardware, stimuleren ze innovatie binnen het Apple-ecosysteem.
We kunnen in de nabije toekomst nog veel meer geavanceerde AI-toepassingen verwachten die volledig lokaal werken, van geavanceerde fotobewerking tot slimme video-analyse.
Conclusie
De mogelijkheid om objecten volledig lokaal in video’s te tracken met SAM 3 en MLX markeert een belangrijk moment in de ontwikkeling van toegankelijke AI. Wat vroeger alleen mogelijk was met dure hardware of cloud-diensten, is nu beschikbaar voor iedereen met een recente Mac.
Of je nu developer, content creator, researcher of gewoon AI-enthusiast bent: dit is hét moment om te experimenteren met deze nieuwe technologie.
Wil je zelf aan de slag? Bekijk dan de originele tweet en de bijbehorende repository. Heb je vragen over de implementatie of wil je weten hoe je SAM 3 + MLX kunt toepassen in jouw specifieke use-case? Laat dan gerust een reactie achter!
Deze blogpost is geschreven in mei 2025 en reflecteert de stand van zaken op dat moment.