69066mooc欢迎光临

修仙游戏

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69066mooc欢迎光临详细信息

软件大小: 09.56MB
最后更新: 2024-06-04 13:57:04
最新版本: 69066mooc欢迎光临V4.18.4
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: 4.6以上

69066mooc欢迎光临应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分😣任务的通用模。与以往只能🤎理某种特定类图片的图像分模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。比于以往的图分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确图像中需要分的内容，还可🏦灵活集成到虚现实/增强现实等其他系统中且目前对于一它未见过或相模糊的场景，🏃‍♂️能实现较好的像分割效果。　◎实习记者-宸纬　　最近🕯️段时间，人工能通用模型领频现“爆款”⏹️4月，Meta公司发布了一名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，号称可以“零本分割一切”也就是说，SAM能从照片或视频图像中对任对象实现一键割，并且能够样本迁移到其任务中。　　相关展示页面，科技日报记🧓看到，在一张含水果、案板刀具、绿植、🍶物架等众多物、背景杂乱的房照片中，该型可迅速识别不同的物体，-粗线条勾勒出体轮廓，并用🧨同颜色对不同体进行区分。这就是SAM最重要的功能—图像分割。”国科学院自动研究所多模态工智能系统全📻重点实验室研员、中国科学-大学人工智能院教授杨戈向者表示。　　么，SAM的技术原理是什么🌌相比于此前的⛵像分割模型，模型有何不同未来又有可能🉐哪些方面应用💧　　图像分割用模型泛用性　　杨戈向记♏解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型务的人工智能😩型，叫作通用型。与之相对那些专门处理种类型任务的工智能模型，🤖作专有模型。　打个形象的喻，通用模型🙎好比是一个“面手”。它具处理一般事务能力，但是在🐌度等性能上往会逊色于只处一种类型任务专有模型。　既然通用模型🎁能会在精度上于专有模型，什么还要费尽力地开发通用🐲型？对此，杨🚶‍♀️表示，通用模与专有模型定不同。通用模👨‍❤️‍💋‍👨带来的，是解分割问题的新式，特别是帮🌇科研人员提升解决专有任务🙊的效率，“以🖍️，面对不同的务需求，科研员往往需要开,,不同的专有模来应对。这样🤼‍♀️发出的模型精确实会更高，💢是往往也会付较大的研发成🔨，而且研发的♊型通用性不强”杨戈说。　通用模型能够所有任务都处得“八九不离🗿”，因此科研🟤员往往只需在用模型的基础进行优化，使💗更加符合任务求即可，而不要费尽心力地零开始搭建专模型。因此，用模型的初始发成本可能会，但随着使用⬛用模型的次数来越多，其应🤓成本也会越来低。　　SAM就是一类处理像分割任务的🐶用模型。与以➕只能处理某种定类型图片的像分割模型不，SAM可以处理所有类型的像。“在SAM出现前，基本所有的图像分模型都是专有型。”杨戈补⌚道，“打个比📑，在医学领域有专门分割核图像的人工智模型，也有专分割CT影像的人工智能模型但这些模型往-只在分割专有👩🏻‍🤝‍👨🏿域内的图像时才具有良好性🖲️，而在分割其领域的图像时🎴往性能不佳。👬🏾　　有业内专表示，相比于往的图像分割👫🏿型，SAM可以识别各种输入示，确定图像需要分割的内，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其系统中，且目对于一些它未过或相对模糊场景，也能实较好的图像分效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通模型，降低了😺于特定场景建知识、训练计、数据标记的求，有望在统框架下完成图分割任务。目Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　用海量数据实准确分割　　么，SAM是通过什么技术手🆕，实现对物体识别与分割？其是在面对复环境、甚至没-到过的物体和像时，SAM又是怎么做到准识别与分割的　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实💴不是特别复杂”杨戈告诉记📔，“它用到了个叫作‘编码码器’的构架🧖”　　记者了到，SAM先通过图像编码器👩🏾‍🤝‍👨🏽图像生成编码同时用一个轻级编码器将用的文字提示转为提示编码。👨‍🌾后，SAM将图像编码分别和示编码信息源合在一起，输💇到一个轻量级码器中，用于📌测分割掩码。样一来，一旦🕜用者给出提示则每个提示只要几毫秒就能🕡浏览器中得到果响应。　　戈用了一个生的例子解释SAM的运行原理。“比如说，给👩🏾‍🤝‍👩🏻一张带有猫和🃏的图片。‘将片中的猫标注👫🏻来’这就是提🎌；但是对于机来说，它并不-直接‘明白’种文字性提示因此就需要将字性提示转换🦞机器能够理解提示编码。”理，对于照片📶的猫和狗，机实际上并不能接“明白”什是猫、什么是🐸，而是将照片,,,的猫和狗与图编码对应起来😡SAM通过训练学习提示编码🆙图片编码的不结合，理解人在文字提示中述的希望如何割这张图片。旦“将照片中猫标注出来”句提示被输入，SAM就能快速运行，得到类想要的结果　　既然SAM并没有真正理什么是猫、什是狗，它又是何准确地执行类赋予的任务呢？　　“虽🙈SAM并没有完全理解人类的言和视觉的能🦽，但是通过对😊量数据的学习🌀SAM仍然能够做到准确执行务。”杨戈解道，用于训练SAM的数据集的数据量，是以🔽最大数据集的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，💖据量越大，机分割图像的能🦏就越准确；即在某张图中出了这11亿个物体之外的物体💇机器也往往能根据以往经验较高的准确率推断”出它是🍢么物体，并将纳入自己的数🕚库，这就是为🈵么SAM对于从未见过的物体也能有很好的别与分割效果💪　　“需要注的是，这11亿个标注也不是手工完成的，🧘‍♂️是通过渐进的式自动完成标👲的。一开始，个数据集中只相对少量的标🤹‍♂️数据。科研人先用这些数据🚅练出一个模型然后再让这个型自动标注数，并通过人工标注结果进行🧑🏻‍🤝‍🧑🏻进，这就得到比上一个数据🧚‍♀️更大一些的数🤝集。如此循环复，就能得到👩‍❤️‍💋‍👨量标注数据集”杨戈补充道☃️　　促进计算视觉领域发展　功能如此强的图像分割通模型，将给计机视觉领域带哪些改变？　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域科研人员带来作范式上的变,,,。”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会目前一些与机人视觉相关的究领域造成冲，但从总体上，SAM的出现会提升相关科🌐人员的效率。😟　　杨戈解释🤍，以往科研人构建图像分割➕型，是一个“🎄下到上、从零始”的过程；😆图像分割通用型则将模型构方式变成了“上到下”，即已有性能和泛🆕能力更强的模⚖️基础上继续修📖、优化，“这🔋能确实会取代-些专有模型，💬从总体上看它有利于整个领的发展。”　此外，在具体用上，图像分⏏️通用模型前景分广阔。　　业中的机器视、自动驾驶、👩🏽‍🤝‍👨🏼防等一些原来用计算机视觉🔰术的行业，因🍦长尾场景多，要大量标签数，因此训练成较高。有了图分割通用模型😐，这些领域内🔉制化开发产品🧙成本可能会降🦁，由此带来毛,率的提升；还一些领域，过🔟因为样本量少难以应用深度习等人工智能法。现在，由🔃SAM在零样本或者少量样本👫🏿表现优异，一新的应用领域被拓展，比如代码驱动变为🧍‍♀️觉驱动的机器、流程工业场等。　　同时由于SAM可以接受来自其他👩🏿‍🤝‍👩🏻统的输入提示因此科幻片中据用户视觉焦🎴信息来识别并择对应物体或’成为可能。　SAM不仅将在上述这些前沿🙇域发挥作用，🥳样或将会用于们的日常生活“比如在医学像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的学影像模型，升医疗水平；🕰️拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智的人脸识别。杨戈说道。【辑:陈文韬】

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