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软件大小: 33.83MB
最后更新: 2024-06-08 07:29:35
最新版本: kaiyun体育下载官网V2.13.16
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: 4.5以上

kaiyun体育下载官网应用介绍

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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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