威利斯游戏网站

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版本 V7.29.5
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威利斯游戏网站详细信息
  • 软件大小: 32.54MB
  • 最后更新: 2024-06-05 09:34:00
  • 最新版本: 威利斯游戏网站V7.29.5
  • 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: 6.8以上
威利斯游戏网站应用介绍
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  SAM是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往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。相比以往的图像分割模型,SAM可以识别各种输入提示,确图像中需要分割的内容,还以灵活集成到虚拟现实/增强现实等其他系统中,且目前💇‍♀️于一些它未见过或相对模糊🔃场景,也能实现较好的图像🦅割效果。  ◎实习记者裴👨‍🦳纬  最近一段时间,人工-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“零样本分割一切”。就是说,SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现一-,分割,并且能够零样本迁移其他任务中。  在相关展🍮页面中,科技日报记者看到😢在一张包含水果、案板、刀、绿植、储物架等众多物体背景杂乱的厨房照片中,该👤型可迅速识别出不同的物体📢以粗线条勾勒出物体轮廓,用不同颜色对不同物体进行分。“这就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国学院自动化研究所多模态人智能系统全国重点实验室研🍶员、中国科学院大学人工智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😊模型,该模型有何不同?未又有可能在哪些方面应用? 图像分割通用模型泛用性  杨戈向记者解释道,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👩‍❤️‍👩门处理一种类型任务的人工能模型,叫作专有模型。 👨🏿‍🤝‍👨🏻打个形象的比喻,通用模型🚍好比是一个“多面手”。它有处理一般事务的能力,但🥺在精度等性能上往往会逊色只处理一种类型任务的专有型。  既然通用模型可能在精度上低于专有模型,为么还要费尽心力地开发通用型?对此,杨戈表示,通用👍型与专有模型定位不同。通模型带来的,是解决分割问的新范式,特别是帮助科研员提升在解决专有任务时的🐞率,“以前,面对不同的任需求,科研人员往往需要开🕵️不同的专有模型来应对。这🎼开发出的模型精度确实会更,但是往往也会付出较大的发成本,而且研发的模型通🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿性不强。”杨戈说。  通模型能够将所有任务都处理👨‍💼“八九不离十”,因此科研员往往只需在通用模型的基上进行优化,使之更加符合务需求即可,而不需要费尽🟤力地从零开始搭建专有模型因此,通用模型的初始开发本可能会高,但随着使用通模型的次数越来越多,其应🦂成本也会越来越低。  SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处,某种特定类型图片的图像分模型不同,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🏊‍♀️模型都是专有模型。”杨戈🤶充道,“打个比方,在医学域,有专门分割核磁图像的工智能模型,也有专门分割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,而在分割其他领域的图像往往性能不佳。”  有业️⃣专家表示,相比于以往的图分割模型,SAM可以识别各种输入提示,确定图像中需分割的内容,还可以灵活集到虚拟现实/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🧤实现较好的图像分割效果;时,SAM建立了一套图像分割的通用模型,降低了对于定场景建模知识、训练计算数据标记的需求,有望在统框架下完成图像分割任务。😲前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。  利用海量数据实现准确割  那么,SAM是通过什么技术手段,实现对物体的别与分割?尤其是在面对复环境、甚至没遇到过的物体图像时,SAM又是怎么做到准确识别与分割的?  “据Meta发布的相关论文,SAM的模型结构其实并不是特别复杂。”杨戈告诉记者“它用到了一个叫作‘编码🧗‍♂️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,同时用个轻量级编码器将用户的文提示转换为提示编码。然后🍯SAM将图像编码分别和提示编码信息源组合在一起,输👩🏼‍🤝‍👨🏽到一个轻量级解码器中,用💡预测分割掩码。这样一来,旦使用者给出提示,则每个示只需要几毫秒就能在浏览🧑🏼‍🤝‍🧑🏻中得到结果响应。  杨戈了一个生动的例子解释SAM的运行原理。“比如说,给一张带有猫和狗的图片。‘照片中的猫标注出来’这就提示;但是对于机器来说,并不能直接‘明白’这种文🈷️性提示,因此就需要将文字🔎提示转换为机器能够理解的💉示编码。”同理,对于照片的猫和狗,机器实际上并不🆒直接“明白”什么是猫、什👭🏿是狗,而是将照片中的猫和与图片编码对应起来。SAM通过训练学习提示编码与图编码的不同结合,理解人类🥯文字提示中表述的希望如何割这张图片。一旦“将照片的猫标注出来”这句提示被入时,SAM就能快速运行,得到人类想要的结果。  然SAM并没有真正理解什么是猫、什么是狗,它又是如准确地执行人类赋予的任务-呢?  “虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉🗻能力,但是通过对海量数据🦪学习,SAM仍然能够做到准确执行任务。”杨戈解释道🧖‍♂️用于训练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🈷️图像的能力就越准确;即使某张图中出现了这11亿个物体之外的物体,机器也往往够根据以往经验以较高的准率“推断”出它是什么物体’并将其纳入自己的数据库,就是为什么SAM对于从未见过的物体,也能有很好的识与分割效果。  “需要注,的是,这11亿个标注也不是纯手工完成的,而是通过渐的方式自动完成标注的。一始,这个数据集中只有相对量的标注数据。科研人员先🍈这些数据训练出一个模型,后再让这个模型自动标注数-,并通过人工对标注结果进🌖改进,这就得到了比上一个🐛据集更大一些的数据集。如循环往复,就能得到海量标数据集。”杨戈补充道。 😭促进计算机视觉领域发展 🐏功能如此强大的图像分割通模型,将给计算机视觉领域来哪些改变?  “我认为SAM的出现将为计算机视觉领域的科研人员带来工作范上的变化。”杨戈对记者说,“SAM的出现确实会对目前一些与机器人视觉相关的💆‍♀️究领域造成冲击,但从总体看,SAM的出现会提升相关科研人员的效率。”  杨解释道,以往科研人员构建像分割模型,是一个“从下上、从零开始”的过程;而像分割通用模型则将模型构方式变成了“从上到下”,在已有性能和泛化能力更强😅模型基础上继续修改、优化“这可能确实会取代某些专模型,但从总体上看它将有🛢️于整个领域的发展。”  外,在具体应用上,图像分通用模型前景十分广阔。 工业中的机器视觉、自动驾、安防等一些原来采用计算视觉技术的行业,因为长尾🐼景多,需要大量标签数据,此训练成本较高。有了图像🏤割通用模型后,这些领域内制化开发产品的成本可能会低,由此带来毛利率的提升还有一些领域,过去因为样📏量少而难以应用深度学习等工智能算法。现在,由于SAM在零样本或者少量样本上表现优异,一些新的应用领域被拓展,比如从代码驱动变视觉驱动的机器人、流程工场景等。  同时,由于SAM可以接受来自其他系统的输入提示,因此科幻片中根据🧘户视觉焦点信息来识别并选🔆对应物体或将成为可能。 🖕SAM不仅将在上述这些前沿领域发挥作用,同样或将会于人们的日常生活。“比如💽医学影像诊断领域,SAM可能会催生出精度更高的医学像模型,提升医疗水平;在照过程中,SAM的加入或将实现更快更智能的人脸识别✋”杨戈说道。【编辑:陈文韬】
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威利斯游戏网站版本更新
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