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软件大小: 15.46MB
最后更新: 2024-06-10 22:52:40
最新版本: 乐鱼体育app赞助了大巴黎V1.9.17
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: 8.4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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