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最后更新: 2024-05-21 14:30:59
最新版本: im体育投注限额V1.12.15
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: 6.5以上

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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用型。与以往只能处理种特定类型图片的图分割模型不同，SAM可以处理所有类型的像。相比于以往的图分割模型，SAM可以识别各种输入提示，定图像中需要分割的容，还可以灵活集成📑虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前于一些它未见过或相模糊的场景，也能实较好的图像分割效果🍚　　◎实习记者裴宸　　最近一段时间，-工智能通用模型领域现“爆款”。4月，Meta公司发布了一款名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，号称可以♦️零样本分割一切”。,,,就是说，SAM能从照片或视频图像中对任对象实现一键分割，-且能够零样本迁移到👩‍🎨他任务中。　　在相展示页面中，科技日记者看到，在一张包’水果、案板、刀具、🆚植、储物架等众多物、背景杂乱的厨房照中，该模型可迅速识出不同的物体，以粗条勾勒出物体轮廓，🥳用不同颜色对不同物进行区分。“这就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国科院自动化研究所多模🖍️人工智能系统全国重实验室研究员、中国学院大学人工智能学🍽️教授杨戈向记者表示👖　　那么，SAM的技术原理是什么？相比此前的图像分割模型该模型有何不同？未又有可能在哪些方面🏞️用？　　图像分割通模型泛用性强　　杨向记者解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型任务的人工智模型，叫作通用模型与之相对，那些专门🚼理一种类型任务的人智能模型，叫作专有型。　　打个形象的🦑喻，通用模型就好比一个“多面手”。它有处理一般事务的能🖇️，但是在精度等性能往往会逊色于只处理种类型任务的专有模。　　既然通用模型能会在精度上低于专模型，为什么还要费心力地开发通用模型对此，杨戈表示，通模型与专有模型定位同。通用模型带来的是解决分割问题的新式，特别是帮助科研🔤员提升在解决专有任时的效率，“以前，🧟‍♀️对不同的任务需求，研人员往往需要开发🪒同的专有模型来应对这样开发出的模型精确实会更高，但是往也会付出较大的研发🙈本，而且研发的模型🛅用性不强。”杨戈说💂‍♀️　　通用模型能够将🐸有任务都处理得“八不离十”，因此科研🙇‍♂️员往往只需在通用模的基础上进行优化，之更加符合任务需求可，而不需要费尽心地从零开始搭建专有型。因此，通用模型🕚初始开发成本可能会🟥，但随着使用通用模🎰的次数越来越多，其用成本也会越来越低　　SAM就是一类处理图像分割任务的通模型。与以往只能处🐘某种特定类型图片的🤡像分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。“在SAM出现前，基本上所有的图🅱️分割模型都是专有模👨‍👩‍👦。”杨戈补充道，“🕢个比方，在医学领域😙有专门分割核磁图像人工智能模型，也有门分割CT影像的人工智能模型。但这些模往往只在分割专有领内的图像时，才具有好性能，而在分割其🚽领域的图像时往往性不佳。”　　有业内🧟‍♂️家表示，相比于以往图像分割模型，SAM可以识别各种输入提，确定图像中需要分的内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且前对于一些它未见过🧽相对模糊的场景，也实现较好的图像分割果；同时，SAM建立了一套图像分割的通模型，降低了对于特场景建模知识、训练-算、数据标记的需求有望在统一框架下完🎤图像分割任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　利用海数据实现准确分割　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对体的识别与分割？尤是在面对复杂环境、🚛至没遇到过的物体和像时，SAM又是怎么做到准确识别与分割？　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不是特别复杂。”杨戈诉记者，“它用到了个叫作‘编码解码器的构架。”　　记者解到，SAM先通过图像编码器为图像生成码，同时用一个轻量编码器将用户的文字🔥示转换为提示编码。后，SAM将图像编码分别和提示编码信息组合在一起，输送到个轻量级解码器中，于预测分割掩码。这一来，一旦使用者给提示，则每个提示只要几毫秒就能在浏览💭中得到结果响应。　👢杨戈用了一个生动的子解释SAM的运行原理。“比如说，给你张带有猫和狗的图片‘将照片中的猫标注来’这就是提示；但🙀对于机器来说，它并能直接‘明白’这种-字性提示，因此就需👑将文字性提示转换为📘器能够理解的提示编🛤️。”同理，对于照片🖌️的猫和狗，机器实际并不能直接“明白”么是猫、什么是狗，是将照片中的猫和狗图片编码对应起来。SAM通过训练学习提示编码与图片编码的不结合，理解人类在文提示中表述的希望如分割这张图片。一旦将照片中的猫标注出☢️”这句提示被输入时🧘‍♀️SAM就能快速运行，得到人类想要的结果　　既然SAM并没有真正理解什么是猫、🧟么是狗，它又是如何确地执行人类赋予的务的呢？　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉的能，但是通过对海量数的学习，SAM仍然能够做到准确执行任务”杨戈解释道，用于练SAM的数据集的数据量，是以往最大数集的6倍。在这个数据集中，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“走量”的过程，数🛺量越大，机器分割图的能力就越准确；即在某张图中出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往往能够根🦡以往经验以较高的准率“推断”出它是什物体，并将其纳入自的数据库，这就是为么SAM对于从未见过的物体，也能有很好识别与分割效果。　“需要注意的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，而是通过进的方式自动完成标的。一开始，这个数集中只有相对少量的注数据。科研人员先这些数据训练出一个型，然后再让这个模自动标注数据，并通人工对标注结果进行进，这就得到了比上个数据集更大一些的据集。如此循环往复就能得到海量标注数集。”杨戈补充道。↕️　促进计算机视觉领发展　　功能如此强的图像分割通用模型😿将给计算机视觉领域🐥来哪些改变？　　“认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的研人员带来工作范式🍝的变化。”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对目前一些与器人视觉相关的研究域造成冲击，但从总上看，SAM的出现会提升相关科研人员的,-率。”　　杨戈解释，以往科研人员构建😆像分割模型，是一个从下到上、从零开始的过程；而图像分割用模型则将模型构建💃式变成了“从上到下，即在已有性能和泛🌎能力更强的模型基础📸继续修改、优化，“🌂可能确实会取代某些有模型，但从总体上它将有利于整个领域发展。”　　此外，具体应用上，图像分通用模型前景十分广🤸‍♀️。　　工业中的机器觉、自动驾驶、安防一些原来采用计算机⛓️觉技术的行业，因为尾场景多，需要大量签数据，因此训练成较高。有了图像分割用模型后，这些领域定制化开发产品的成可能会降低，由此带毛利率的提升；还有些领域，过去因为样🥯量少而难以应用深度习等人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量样本上表优异，一些新的应用域将被拓展，比如从码驱动变为视觉驱动机器人、流程工业场等。　　同时，由于SAM可以接受来自其他系统的输入提示，因科幻片中根据用户视焦点信息来识别并选🦢对应物体或将成为可。　　SAM不仅将在上述这些前沿领域发作用，同样或将会用🤷‍♂️人们的日常生活。“🗽如在医学影像诊断领，SAM可能会催生出精度更高的医学影像🧍‍♂️型，提升医疗水平；拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更能的人脸识别。”杨说道。【编辑:陈文韬】

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