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开云全站APP登录官网详细信息

软件大小: 32.45MB
最后更新: 2024-06-04 21:02:59
最新版本: 开云全站APP登录官网V2.20.12
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: 5.3以上

开云全站APP登录官网应用介绍

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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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开云全站APP登录官网版本更新

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