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软件大小: 75.14MB
最后更新: 2024-05-25 11:56:17
最新版本: 澳门新莆京游戏大厅V1.14.2
文件格式: apk
应用分类: 手机网游
使用语言: 中文
网络支持: 需要联网
系统要求: 8.5以上

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　　SAM是一类处理图分割任务的用模型。与往只能处理📪种特定类型片的图像分模型不同，SAM可以处理所有类型的像。相比于往的图像分🧩模型，SAM可以识别各输入提示，定图像中需分割的内容🍻还可以灵活成到虚拟现/增强现实等其他系统中且目前对于些它未见过相对模糊的🙅景，也能实较好的图像割效果。　◎实习记者宸纬　　最一段时间，工智能通用型领域频现爆款”。4月，Meta公司发布了一名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，🍡称可以“零🏄‍♀️本分割一切。也就是说SAM能从照片或视频图🍨中对任意对🧘‍♀️实现一键分🕴️，并且能够样本迁移到-他任务中。　在相关展页面中，科🪒日报记者看，在一张包水果、案板刀具、绿植储物架等众物体、背景乱的厨房照中，该模型迅速识别出同的物体，粗线条勾勒物体轮廓，🌽用不同颜色🥔不同物体进⬅️区分。“这是SAM最重要的功能—,图像分割。中国科学院动化研究所模态人工智系统全国重👨‍🦯实验室研究、中国科学大学人工智-学院教授杨向记者表示　　那么，SAM的技术原理是什么？比于此前的像分割模型该模型有何😆同？未来又🙎可能在哪些🍞面应用？　,,图像分割通,,,模型泛用性　　杨戈向者解释道，SAM这样可以处理多种同类型任务人工智能模，叫作通用型。与之相，那些专门理一种类型务的人工智模型，叫作有模型。　打个形象的💵喻，通用模就好比是一“多面手”它具有处理🎒般事务的能🎞️，但是在精👨等性能上往会逊色于只理一种类型,务的专有模。　　既然用模型可能在精度上低专有模型，什么还要费心力地开发用模型？对，杨戈表示✏️通用模型与🍾有模型定位--同。通用模带来的，是决分割问题👩‍👩‍👧新范式，特是帮助科研员提升在解专有任务时效率，“以，面对不同任务需求，🍵研人员往往🧚‍♂️要开发不同专有模型来,对。这样开出的模型精确实会更高但是往往也付出较大的🖖发成本，而研发的模型👋用性不强。🧴杨戈说。　♊通用模型能将所有任务🐛处理得“八不离十”，🍆此科研人员往只需在通👨‍🦰模型的基础进行优化，🍌之更加符合务需求即可🌳而不需要费🚾心力地从零👩🏾‍🤝‍👩🏽始搭建专有型。因此，用模型的初开发成本可会高，但随👏使用通用模的次数越来💋多，其应用本也会越来低。　　SAM就是一类处理图像分割😆务的通用模。与以往只处理某种特😻类型图片的像分割模型同，SAM可以处理所有👩‍🦰型的图像。在SAM出现前，基本上有的图像分模型都是专模型。”杨补充道，“个比方，在👱‍♀️学领域，有👩‍❤️‍💋‍👩门分割核磁像的人工智👓模型，也有门分割CT影像的人工智模型。但这🐚模型往往只🪁分割专有领内的图像时才具有良好✈️能，而在分其他领域的像时往往性🔰不佳。”　有业内专家示，相比于往的图像分模型，SAM可以识别各🐣输入提示，定图像中需🦱分割的内容还可以灵活成到虚拟现/增强现实等其他系统中🦯且目前对于些它未见过🤷‍♀️相对模糊的景，也能实较好的图像割效果；同🛐，SAM建立了一套图像割的通用模-，降低了对特定场景建,-知识、训练❓算、数据标的需求，有在统一框架完成图像分任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集　　利用海🔀数据实现准🌂分割　　那，SAM是通过什么技术段，实现对体的识别与割？尤其是面对复杂环、甚至没遇过的物体和像时，SAM又是怎么做准确识别与割的？　　🛋️根据Meta发布的相关-文，SAM的模型结构其并不是特别👨‍🔬杂。”杨戈-,-诉记者，“♦️用到了一个🔶作‘编码解器’的构架”　　记者解到，SAM先通过图像♍码器为图像️成编码，同🥦用一个轻量😛编码器将用🧖的文字提示换为提示编🥑。然后，SAM将图像编码分别和提示码信息源组在一起，输到一个轻量🕒解码器中，于预测分割♥️码。这样一，一旦使用给出提示，每个提示只💏要几毫秒就在浏览器中到结果响应　　杨戈用一个生动的🥕子解释SAM的运行原理“比如说，你一张带有♈和狗的图片‘将照片中猫标注出来这就是提示🕒但是对于机🦸‍♀️来说，它并🍃能直接‘明’这种文字提示，因此⏱️需要将文字提示转换为器能够理解提示编码。-同理，对于🔉片中的猫和，机器实际并不能直接明白”什么-猫、什么是，而是将照中的猫和狗图片编码对起来。SAM通过训练学提示编码与🤼片编码的不结合，理解类在文字提中表述的希如何分割这图片。一旦将照片中的标注出来”句提示被输👨🏾‍🤝‍👨🏼时，SAM就能快速运行🕖得到人类想😊的结果。　既然SAM并没有真正理👪什么是猫、么是狗，它是如何准确执行人类赋的任务的呢❕　　“虽然SAM并没有完全理解人类语言和视觉能力，但是过对海量数的学习，SAM仍然能够做到准确执行务。”杨戈,释道，用于练SAM的数据集的数据，是以往最数据集的6倍。在这个数集中，包括1100万张图像，和11亿个标注(可简单理解为11亿个物体)。这是一个“🍚量”的过程数据量越大机器分割图的能力就越🔷确；即使在张图中出现这11亿个物体之外的物，机器也往能够根据以经验以较高▶️准确率“推”出它是什物体，并将纳入自己的据库，这就为什么SAM对于从未见🆔的物体，也有很好的识与分割效果🏓　　“需要意的是，这11亿个标注也不是纯手工成的，而是过渐进的方自动完成标👩的。一开始这个数据集🧗‍♀️只有相对少🍌的标注数据科研人员先--这些数据训🏗️出一个模型然后再让这⬜模型自动标🥦数据，并通人工对标注果进行改进这就得到了🚴上一个数据更大一些的据集。如此▶️环往复，就得到海量标数据集。”戈补充道。　促进计算🍎视觉领域发　　功能如🐓强大的图像割通用模型将给计算机-觉领域带来些改变？　🦃“我认为，SAM的出现将为计算机视领域的科研员带来工作🦋式上的变化”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对目前一与机器人视🌠相关的研究🏑域造成冲击但从总体上，SAM的出现会提升相科研人员的率。”　　☀️戈解释道，往科研人员📷建图像分割型，是一个从下到上、-零开始”的🤹‍♂️程；而图像🐂割通用模型将模型构建式变成了“👥上到下”，💂在已有性能泛化能力更的模型基础-继续修改、化，“这可🍟确实会取代些专有模型但从总体上它将有利于个领域的发📕。”　　此，在具体应🧳上，图像分通用模型前十分广阔。　工业中的♂️器视觉、自驾驶、安防一些原来采💕计算机视觉术的行业，为长尾场景，需要大量签数据，因训练成本较🛴。有了图像割通用模型，这些领域定制化开发品的成本可会降低，由带来毛利率提升；还有些领域，过👵因为样本量而难以应用🔍度学习等人智能算法。🎽在，由于SAM在零样本或者少量样本表现优异，些新的应用域将被拓展🎡比如从代码动变为视觉动的机器人流程工业场等。　　同，由于SAM可以接受来其他系统的入提示，因科幻片中根用户视觉焦信息来识别🌋选择对应物或将成为可。　　SAM不仅将在上👩‍🦱这些前沿领📗发挥作用，样或将会用人们的日常👨‍🔬活。“比如📪医学影像诊🤹领域，SAM可能会催生精度更高的学影像模型提升医疗水；在拍照过中，SAM的加入或将实更快更智能人脸识别。杨戈说道。编辑:陈文韬】

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