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BoB体育在详细信息

软件大小: 12.87MB
最后更新: 2024-06-10 01:08:19
最新版本: BoB体育在V9.1.12
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: 9.1以上

BoB体育在应用介绍

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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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