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软件大小: 38.81MB
最后更新: 2024-06-10 12:44:42
最新版本: BOB电竞下载官网V3.31.9
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: 2.6以上

BOB电竞下载官网应用介绍

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　　SAM是一类处图像分割务的通用型。与以只能处理种特定类🪔图片的图分割模型️⃣同，SAM可以处理有类型的像。相比🤑以往的图🧞‍♂️分割模型’SAM可以识别各种入提示，定图像中👸要分割的容，还可灵活集成虚拟现实/增强现实➰其他系统🥎，且目前于一些它见过或相模糊的场，也能实较好的图🕌分割效果　　◎实🏛️记者裴宸🏧　　最近段时间，工智能通模型领域现“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样本分一切”。🙅‍♂️就是说，SAM能从照片或视频⏫像中对任✖️对象实现👿键分割，且能够零本迁移到他任务中　　在相展示页面🦸，科技日记者看到在一张包水果、案🌺、刀具、👞植、储物等众多物、背景杂的厨房照中，该模可迅速识出不同的体，以粗👭🏽条勾勒出体轮廓，用不同颜🌉对不同物进行区分“这就是SAM最重要的功能—图像分割🌱”中国科院自动化究所多模🖍️人工智能统全国重🔅实验室研员、中国学院大学工智能学教授杨戈记者表示　　那么♑SAM的技术原理是🐉么？相比此前的图分割模型🍧该模型有不同？未又有可能哪些方面用？　　🐲像分割通🦑模型泛用强　　杨📏向记者解道，像SAM这样可以处理多种同类型任的人工智模型，叫🚵通用模型👯‍♂️与之相对-那些专门理一种类任务的人智能模型♐叫作专有型。　　个形象的喻，通用🍾型就好比一个“多手”。它🐰有处理一事务的能🔕，但是在度等性能往往会逊于只处理种类型任-的专有模♨️。　　既通用模型能会在精上低于专模型，为么还要费心力地开通用模型对此，杨表示，通模型与专模型定位🚩同。通用型带来的是解决分问题的新式，特别⚓帮助科研员提升在决专有任时的效率🙅“以前，🦖对不同的务需求，研人员往需要开发同的专有型来应对👩‍🔬这样开发⛪的模型精确实会更，但是往也会付出大的研发本，而且’发的模型🛴用性不强”杨戈说🚄　　通用型能够将-有任务都🤹理得“八不离十”🥧因此科研员往往只在通用模⚰️的基础上行优化，之更加符任务需求💡可，而不要费尽心🌩️地从零开搭建专有🌦️型。因此🛤️通用模型初始开发本可能会，但随着用通用模的次数越越多，其🆓用成本也越来越低　　SAM就是一类理图像分👱‍♂️任务的通模型。与⛲往只能处某种特定🦆型图片的像分割模不同，SAM可以处理所有类型图像。“👨‍🔬SAM出现前，基本所有的图分割模型是专有模。”杨戈充道，“⚕️个比方，医学领域有专门分核磁图像🐿️人工智能🌨️型，也有门分割CT影像的人智能模型但这些模往往只在割专有领内的图像🍈，才具有好性能，在分割其领域的图时往往性不佳。”🗜️　有业内🗻家表示，比于以往图像分割型，SAM可以识别🔋种输入提，确定图中需要分🧛‍♀️的内容，可以灵活👩‍🚀成到虚拟实/增强现实等其他统中，且前对于一-它未见过相对模糊场景，也实现较好😿图像分割果；同时SAM建立了一套图分割的通🦑模型，降了对于特场景建模识、训练🗾算、数据🍰记的需求有望在统框架下完图像分割务。目前Meta公司已经开放享SAM的代码和训数据集。👤　利用海数据实现-,确分割　那么，SAM是通过什么技术手，实现对-,体的识别分割？尤是在面对杂环境、至没遇到🐫的物体和像时，SAM又是怎么做到准确别与分割？　　“据Meta发布的相论文，SAM的模型结构其实并是特别复。”杨戈诉记者，😫它用到了🍶个叫作‘码解码器-的构架。　　记者解到，SAM先通过图像编码器图像生成码，同时一个轻量编码器将👩🏿‍🤝‍👨🏽户的文字🧼示转换为示编码。✨后，SAM将图像编分别和提🌿编码信息组合在一，输送到个轻量级码器中，于预测分👩‍⚖️掩码。这一来，一🙄使用者给提示，则🖋️个提示只♣️要几毫秒能在浏览中得到结响应。　杨戈用了个生动的子解释SAM的运行原理。“比说，给你张带有猫狗的图片,,‘将照片的猫标注🐇来’这就提示；但对于机器🌈说，它并能直接‘🀄白’这种🛥️字性提示因此就需🧑🏿‍🤝‍🧑🏼将文字性示转换为器能够理的提示编。”同理📤对于照片的猫和狗机器实际并不能直👫🏿“明白”么是猫、🦝么是狗，是将照片⛳的猫和狗图片编码应起来。SAM通过训练学习提👩‍🎨编码与图编码的不结合，理人类在文提示中表的希望如分割这张片。一旦将照片中💥猫标注出”这句提🌖被输入时🏽SAM就能快速运行👩得到人类要的结果　　既然SAM并没有真正理解🐾么是猫、💡么是狗，🛳️又是如何确地执行类赋予的务的呢？　“虽然SAM并没有完全理解类的语言🚬视觉的能，但是通➿对海量数的学习，SAM仍然能够做到准执行任务☃️”杨戈解道，用于练SAM的数据集的🦌据量，是往最大数🎱集的6倍。在这个数⚾集中，包1100万张图像，🐕‍🦺11亿个标注(可简单理解为11亿个物体)。这是一👨🏿‍🤝‍👨🏻“走量”过程，数量越大，器分割图’的能力就🌻准确；即在某张图出现了这11亿个物体之外的物🌆，机器也😯往能够根以往经验较高的准率“推断出它是什物体，并👨‍⚕️其纳入自的数据库这就是为么SAM对于从未见的物体，能有很好识别与分🖼️效果。　“需要注的是，这11亿个标注也不是纯工完成的️⃣而是通过进的方式动完成标的。一开✳️，这个数集中只有对少量的注数据。研人员先📽️这些数据练出一个型，然后,-让这个模自动标注🕶️据，并通♨️人工对标结果进行进，这就到了比上个数据集大一些的据集。如循环往复就能得到🦅量标注数集。”杨补充道。　促进计机视觉领⚪发展　　能如此强🧦的图像分通用模型将给计算视觉领域来哪些改？　　“🦮认为，SAM的出现将为计算机🥘觉领域的📺研人员带工作范式的变化。杨戈对记◽说道，“SAM的出现确实会对前一些与器人视觉关的研究域造成冲🕓，但从总⛹️上看，SAM的出现会提升相关研人员的率。”　杨戈解释-，以往科🧲人员构建-像分割模⏹️，是一个从下到上🍁从零开始的过程；图像分割用模型则模型构建式变成了🎣从上到下，即在已性能和泛能力更强模型基础继续修改优化，“🧛可能确实🍅取代某些有模型，从总体上它将有利📼整个领域🧍‍♀️发展。”　此外，🏾具体应用，图像分通用模型🔊景十分广。　　工中的机器觉、自动驶、安防一些原来🎇用计算机觉技术的业，因为尾场景多需要大量签数据，-此训练成较高。有🎶图像分割🍗用模型后🎐这些领域定制化开产品的成可能会降，由此带毛利率的🥍升；还有些领域，去因为样量少而难👷‍♀️应用深度习等人工能算法。在，由于SAM在零样本或者少样本上表优异，一新的应用域将被拓🙍‍♀️，比如从码驱动变视觉驱动机器人、程工业场等。　　👩‍🦯时，由于SAM可以接受来自其😡系统的输提示，因😭科幻片中🏖️据用户视焦点信息识别并选对应物体将成为可🎗️。　　SAM不仅将在上述这些沿领域发作用，同或将会用🌘人们的日生活。“如在医学像诊断领，SAM可能会催生精度更高🌔医学影像型，提升🥝疗水平；👩🏽‍🤝‍👩🏼拍照过程-，SAM的加入或将现更快更📨能的人脸别。”杨说道。【辑:陈文韬】

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