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最后更新: 2024-05-28 11:47:28
最新版本: 博鱼APP体育V2.40.10
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: 3.9以上

博鱼APP体育应用介绍

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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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