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最后更新: 2024-05-16 15:58:55
最新版本: im体育软件投注V6.42.6
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: 0.4以上

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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处理种特定类型图片的图像分割模型同，SAM可以处理所有类型的图像。相比于以往的图像分割模型SAM可以识别各种输入提示，确定图像中需要分割的内容，还可🎹灵活集成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前对于一些它见过或相对模糊的场景，也能实较好的图像分割效果。　　◎实❕记者裴宸纬　　最近一段时间，工智能通用模型领域频现“爆款。4月，Meta公司发布了一款名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，号称可以“零样本分一切”。也就是说，SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现🧏键分割，并且能够零样本迁移到🈯他任务中。　　在相关展示页面，科技日报记者看到，在一张包水果、案板、刀具、绿植、储物🕷️等众多物体、背景杂乱的厨房照中，该模型可迅速识别出不同的体，以粗线条勾勒出物体轮廓，🎚️用不同颜色对不同物体进行区分👩🏼‍🤝‍👨🏻“这就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国科学院自动化究所多模态人工智能系统全国重实验室研究员、中国科学院大学👩‍🔧工智能学院教授杨戈向记者表示　　那么，SAM的技术原理是什么？相比于此前的图像分割模型该模型有何不同？未来又有可能-,哪些方面应用？　　图像分割通🔆模型泛用性强　　杨戈向记者解👩‍🚒道，像SAM这样可以处理多种不同类型任务的人工智能模型，叫通用模型。与之相对，那些专门🆖理一种类型任务的人工智能模型❄️叫作专有模型。　　打个形象的喻，通用模型就好比是一个“多🌼手”。它具有处理一般事务的能，但是在精度等性能上往往会逊🕞于只处理一种类型任务的专有模🧍。　　既然通用模型可能会在精上低于专有模型，为什么还要费心力地开发通用模型？对此，杨表示，通用模型与专有模型定位同。通用模型带来的，是解决分问题的新范式，特别是帮助科研员提升在解决专有任务时的效率💕“以前，面对不同的任务需求，研人员往往需要开发不同的专有↗️型来应对。这样开发出的模型精,-确实会更高，但是往往也会付出️⃣大的研发成本，而且研发的模型用性不强。”杨戈说。　　通用型能够将所有任务都处理得“八不离十”，因此科研人员往往只🍶在通用模型的基础上进行优化，🧽之更加符合任务需求即可，而不-要费尽心力地从零开始搭建专有型。因此，通用模型的初始开发本可能会高，但随着使用通用模👨‍🏭的次数越来越多，其应用成本也越来越低。　　SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与往只能处理某种特定类型图片的像分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。“在SAM出现前，基本上所有的图像分割模型是专有模型。”杨戈补充道，“个比方，在医学领域，有专门分🦲核磁图像的人工智能模型，也有门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往往只在分割专有领内的图像时，才具有良好性能，在分割其他领域的图像时往往性不佳。”　　有业内专家表示，比于以往的图像分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图🗳️中需要分割的内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前对于一些它未见过相对模糊的场景，也能实现较好🕘图像分割效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通用模型，降🦉了对于特定场景建模知识、训练🤳算、数据标记的需求，有望在统框架下完成图像分割任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　利用海☀️数据实现准确分割　　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对物体的识别与分割？尤其是在面对杂环境、甚至没遇到过的物体和像时，SAM又是怎么做到准确识别与分割的？　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不是特别复杂。”杨戈诉记者，“它用到了一个叫作‘码解码器’的构架。”　　记者解到，SAM先通过图像编码器为图像生成编码，同时用一个轻量编码器将用户的文字提示转换为示编码。然后，SAM将图像编码分别和提示编码信息源组合在一，输送到一个轻量级解码器中，于预测分割掩码。这样一来，一使用者给出提示，则每个提示只要几毫秒就能在浏览器中得到结响应。　　杨戈用了一个生动的子解释SAM的运行原理。“比如说，给你一张带有猫和狗的图片‘将照片中的猫标注出来’这就提示；但是对于机器来说，它并能直接‘明白’这种文字性提示因此就需要将文字性提示转换为器能够理解的提示编码。”同理对于照片中的猫和狗，机器实际🤫并不能直接“明白”什么是猫、么是狗，而是将照片中的猫和狗图片编码对应起来。SAM通过训练学习提示编码与图片编码的不结合，理解人类在文字提示中表的希望如何分割这张图片。一旦将照片中的猫标注出来”这句提被输入时，SAM就能快速运行，得到人类想要的结果。　　既然SAM并没有真正理解什么是猫、什么是狗，它又是如何准确地执行类赋予的任务的呢？　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉的能力，但是通过对海量数的学习，SAM仍然能够做到准确执行任务。”杨戈解释道，用于练SAM的数据集的数据量，是以往最大数据集的6倍。在这个数据集中，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“走量”的过程，数据量越大，机器分割图的能力就越准确；即使在某张图出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往往能够根据以往经验🍅较高的准确率“推断”出它是什物体，并将其纳入自己的数据库这就是为什么SAM对于从未见过的物体，也能有很好的识别与分🗳️效果。　　“需要注意的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，而是通过渐进的方式自动完成标的。一开始，这个数据集中只有👩‍💼对少量的标注数据。科研人员先🍞这些数据训练出一个模型，然后让这个模型自动标注数据，并通人工对标注结果进行改进，这就到了比上一个数据集更大一些的🚥据集。如此循环往复，就能得到量标注数据集。”杨戈补充道。♓　促进计算机视觉领域发展　　能如此强大的图像分割通用模型将给计算机视觉领域带来哪些改？　　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的科研人员带👎工作范式上的变化。”杨戈对记-说道，“SAM的出现确实会对目前一些与机器人视觉相关的研究域造成冲击，但从总体上看，SAM的出现会提升相关科研人员的效率。”　　杨戈解释道，以往科人员构建图像分割模型，是一个☪️从下到上、从零开始”的过程；图像分割通用模型则将模型构建式变成了“从上到下”，即在已性能和泛化能力更强的模型基础继续修改、优化，“这可能确实☯️取代某些专有模型，但从总体上🧽它将有利于整个领域的发展。”　此外，在具体应用上，图像分👩‍🎤通用模型前景十分广阔。　　工中的机器视觉、自动驾驶、安防🚰一些原来采用计算机视觉技术的🍮业，因为长尾场景多，需要大量🛍️签数据，因此训练成本较高。有👩🏿‍🤝‍👨🏾图像分割通用模型后，这些领域定制化开发产品的成本可能会降，由此带来毛利率的提升；还有🏵️些领域，过去因为样本量少而难🔫应用深度学习等人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量样本上表现优异，一些新的应用,域将被拓展，比如从代码驱动变😜视觉驱动的机器人、流程工业场🎫等。　　同时，由于SAM可以接受来自其他系统的输入提示，因科幻片中根据用户视觉焦点信息识别并选择对应物体或将成为可。　　SAM不仅将在上述这些前沿领域发挥作用，同样或将会用🦲人们的日常生活。“比如在医学像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的医学影像模型，提升疗水平；在拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智能的人脸别。”杨戈说道。【编辑:陈文韬】

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