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软件大小: 98.62MB
最后更新: 2024-06-19 11:14:02
最新版本: bob电竞官方下载V2.8.10
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: 9.4以上

bob电竞官方下载应用介绍

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　　SAM是一类处理图分割任务的用模型。与往只能处理✔️种特定类型片的图像分模型不同，SAM可以处理所有类型的像。相比于往的图像分🖲️模型，SAM可以识别各输入提示，定图像中需分割的内容还可以灵活成到虚拟现/增强现实等其他系统中且目前对于😤些它未见过👜相对模糊的景，也能实较好的图像割效果。　◎实习记者📳宸纬　　最一段时间，工智能通用🏖️型领域频现爆款”。4月，Meta公司发布了一🙍‍♂️名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，-称可以“零本分割一切。也就是说⏱️SAM能从照片或视频图👩‍🏭中对任意对🌻实现一键分，并且能够样本迁移到🧆他任务中。　在相关展页面中，科日报记者看,,,，在一张包’水果、案板🚆刀具、绿植储物架等众,物体、背景乱的厨房照中，该模型迅速识别出同的物体，🧖‍♀️粗线条勾勒物体轮廓，’用不同颜色不同物体进区分。“这-,是SAM最重要的功能—🤽图像分割。🔩中国科学院动化研究所👨‍⚖️模态人工智系统全国重实验室研究、中国科学🐋大学人工智学院教授杨🎮向记者表示　　那么，SAM的技术原理是什么？🐃比于此前的🤠像分割模型该模型有何🤹‍♂️同？未来又👨‍🏭可能在哪些面应用？　图像分割通模型泛用性　　杨戈向者解释道，🤶SAM这样可以处理多种🔜同类型任务🔶人工智能模💷，叫作通用型。与之相，那些专门理一种类型务的人工智模型，叫作有模型。　打个形象的喻，通用模就好比是一“多面手”它具有处理般事务的能🏝️，但是在精等性能上往会逊色于只理一种类型👗务的专有模。　　既然用模型可能在精度上低专有模型，什么还要费心力地开发,,,用模型？对，杨戈表示💁‍♀️通用模型与🔁有模型定位同。通用模📋带来的，是决分割问题新范式，特✒️是帮助科研员提升在解专有任务时效率，“以，面对不同任务需求，研人员往往要开发不同专有模型来对。这样开出的模型精确实会更高🆚但是往往也付出较大的发成本，而✳️研发的模型⏳用性不强。杨戈说。　🌕通用模型能,将所有任务处理得“八不离十”，此科研人员🚂往只需在通模型的基础进行优化，之更加符合🧑🏿‍🤝‍🧑🏽务需求即可而不需要费心力地从零始搭建专有型。因此，👮‍♂️用模型的初开发成本可会高，但随🎖️使用通用模的次数越来多，其应用🚡本也会越来低。　　SAM就是一类处理图像分割务的通用模。与以往只处理某种特类型图片的像分割模型🧑🏿‍🤝‍🧑🏼同，SAM可以处理所有型的图像。🦃在SAM出现前，基本上有的图像分模型都是专模型。”杨补充道，“个比方，在学领域，有门分割核磁🌮像的人工智模型，也有门分割CT影像的人工智模型。但这模型往往只分割专有领内的图像时才具有良好能，而在分其他领域的像时往往性不佳。”　有业内专家📃示，相比于往的图像分模型，SAM可以识别各🔲输入提示，定图像中需分割的内容还可以灵活成到虚拟现/增强现实等其他系统中且目前对于些它未见过相对模糊的🧵景，也能实较好的图像割效果；同👠，SAM建立了一套图像割的通用模，降低了对特定场景建☦️知识、训练算、数据标👨‍👧‍👦的需求，有🌺在统一框架完成图像分🚞任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集　　利用海数据实现准分割　　那，SAM是通过什么技术段，实现对😑体的识别与割？尤其是面对复杂环-、甚至没遇过的物体和,,像时，SAM又是怎么做🕴️准确识别与割的？　　根据Meta发布的相关文，SAM的模型结构其🧇并不是特别杂。”杨戈️⃣诉记者，“用到了一个作‘编码解⛑️器’的构架”　　记者解到，SAM先通过图像🦺码器为图像成编码，同用一个轻量编码器将用️⃣的文字提示换为提示编。然后，SAM将图像编码分别和提示码信息源组👫🏿在一起，输到一个轻量💂解码器中，于预测分割码。这样一🌟，一旦使用给出提示，每个提示只要几毫秒就🌂在浏览器中到结果响应　　杨戈用一个生动的子解释SAM的运行原理“比如说，你一张带有和狗的图片‘将照片中猫标注出来这就是提示但是对于机来说，它并能直接‘明’这种文字提示，因此需要将文字提示转换为器能够理解提示编码。同理，对于🍷片中的猫和🦘，机器实际🟤并不能直接明白”什么🏠猫、什么是🔫，而是将照中的猫和狗图片编码对✌️起来。SAM通过训练学🏓提示编码与片编码的不结合，理解类在文字提🏼中表述的希如何分割这图片。一旦将照片中的标注出来”句提示被输时，SAM就能快速运行得到人类想🦁的结果。　既然SAM并没有真正理什么是猫、么是狗，它👨🏿‍🤝‍👨🏾是如何准确,,执行人类赋🥽的任务的呢　　“虽然SAM并没有完全理解人类🙃语言和视觉能力，但是🐌过对海量数-的学习，SAM仍然能够做到准确执行-务。”杨戈📏释道，用于练SAM的数据集的数据，是以往最🏈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”的过程数据量越大机器分割图的能力就越🏟️确；即使在张图中出现这11亿个物体之外的物，机器也往🌒能够根据以📜经验以较高🥍准确率“推”出它是什🏦物体，并将🐝纳入自己的据库，这就为什么SAM对于从未见的物体，也有很好的识与分割效果　　“需要🦈意的是，这11亿个标注也不是纯手工👨‍✈️成的，而是过渐进的方自动完成标的。一开始🎭这个数据集只有相对少◽的标注数据科研人员先🕢这些数据训出一个模型然后再让这模型自动标数据，并通人工对标注果进行改进这就得到了⤵️上一个数据更大一些的据集。如此环往复，就得到海量标数据集。”戈补充道。　促进计算,-视觉领域发　　功能如强大的图像割通用模型将给计算机觉领域带来些改变？　“我认为，SAM的出现将为计算机视领域的科研🍹员带来工作🏻式上的变化”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对目前一与机器人视相关的研究🦷域造成冲击但从总体上😓，SAM的出现会提升相💽科研人员的🐘率。”　　戈解释道，往科研人员建图像分割型，是一个从下到上、零开始”的程；而图像割通用模型将模型构建式变成了“上到下”，在已有性能泛化能力更🧑🏾‍🤝‍🧑🏾的模型基础🌱继续修改、️⃣化，“这可🏚️确实会取代🧕些专有模型但从总体上🏷️它将有利于🚝个领域的发🏌️‍♂️。”　　此，在具体应上，图像分🛕通用模型前十分广阔。　工业中的器视觉、自🈵驾驶、安防一些原来采计算机视觉🕑术的行业，,为长尾场景，需要大量签数据，因-训练成本较👩🏻‍🤝‍👨🏾。有了图像🍥割通用模型，这些领域👩‍⚖️定制化开发🏛️品的成本可-会降低，由带来毛利率‼️提升；还有↗️些领域，过因为样本量🥋而难以应用度学习等人智能算法。💌在，由于SAM在零样本或者少量样本🅱️表现优异，🈶些新的应用⌚域将被拓展😭比如从代码动变为视觉动的机器人流程工业场等。　　同，由于SAM可以接受来🛹其他系统的入提示，因科幻片中根用户视觉焦信息来识别选择对应物或将成为可🍌。　　SAM不仅将在上’这些前沿领发挥作用，样或将会用人们的日常活。“比如医学影像诊领域，SAM可能会催生精度更高的学影像模型提升医疗水；在拍照过中，SAM的加入或将实更快更智能人脸识别。杨戈说道。⛔编辑:陈文韬】

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