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软件大小: 64.97MB
最后更新: 2024-06-09 06:39:22
最新版本: M6米乐最新下载地址V8.16.7
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: 6.1以上

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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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