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软件大小: 43.91MB
最后更新: 2024-06-22 17:47:30
最新版本: hth官网下载V7.44.1
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: 1.3以上

hth官网下载应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分割任务的🐔用模型。与以往只处理某种特定类型片的图像分割模型↕️同，SAM可以处理所有类型的图像。比于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提示，定图像中需要分割内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中且目前对于一些它见过或相对模糊的景，也能实现较好😭图像分割效果。　◎实习记者裴宸纬　最近一段时间，👖工智能通用模型领📋频现“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🐡本分割一切”。也是说，SAM能从照片或视频图像中对意对象实现一键分，并且能够零样本移到其他任务中。🕛　在相关展示页面，科技日报记者看😈，在一张包含水果🤱案板、刀具、绿植🍵储物架等众多物体💸背景杂乱的厨房照中，该模型可迅速别出不同的物体，🙋‍♂️粗线条勾勒出物体廓，并用不同颜色🧚不同物体进行区分“这就是SAM最重要的功能——图像割。”中国科学院️⃣动化研究所多模态-工智能系统全国重🤟实验室研究员、中科学院大学人工智🎷学院教授杨戈向记表示。　　那么，SAM的技术原理是什么？相比于此前的像分割模型，该模📩有何不同？未来又😅可能在哪些方面应？　　图像分割通模型泛用性强　　戈向记者解释道，🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿SAM这样可以处理多种不同类型任务-人工智能模型，叫通用模型。与之相👨🏾‍🤝‍👨🏼，那些专门处理一类型任务的人工智模型，叫作专有模👨‍🎨。　　打个形象的-,喻，通用模型就好是一个“多面手”✂️它具有处理一般事的能力，但是在精等性能上往往会逊📝于只处理一种类型务的专有模型。　既然通用模型可能🍹在精度上低于专有🗨️型，为什么还要费心力地开发通用模🤳？对此，杨戈表示🏴通用模型与专有模定位不同。通用模🈚带来的，是解决分➿问题的新范式，特⚠️是帮助科研人员提在解决专有任务时🚶‍♀️效率，“以前，面不同的任务需求，研人员往往需要开🏝️不同的专有模型来对。这样开发出的型精度确实会更高但是往往也会付出大的研发成本，而研发的模型通用性🏼强。”杨戈说。　通用模型能够将所任务都处理得“八不离十”，因此科人员往往只需在通模型的基础上进行化，使之更加符合🍠务需求即可，而不要费尽心力地从零🚁始搭建专有模型。此，通用模型的初开发成本可能会高但随着使用通用模的次数越来越多，-应用成本也会越来低。　　SAM就是一类处理图像分割务的通用模型。与往只能处理某种特类型图片的图像分-模型不同，SAM可以处理所有类型的像。“在SAM出现前，基本上所有的像分割模型都是专模型。”杨戈补充💅，“打个比方，在🧙学领域，有专门分⏳核磁图像的人工智模型，也有专门分-CT影像的人工智能模型。但这些模型🛣️往只在分割专有领🛅内的图像时，才具良好性能，而在分其他领域的图像时往性能不佳。”　有业内专家表示，比于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提示，定图像中需要分割内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中且目前对于一些它见过或相对模糊的景，也能实现较好图像分割效果；同，SAM建立了一套图像分割的通用模，降低了对于特定景建模知识、训练算、数据标记的需，有望在统一框架完成图像分割任务目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集　　利用海量数据-现准确分割　　那，SAM是通过什么技术手段，实现对体的识别与分割？其是在面对复杂环、甚至没遇到过的体和图像时，SAM又是怎么做到准确别与分割的？　　根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不特别复杂。”杨戈📔诉记者，“它用到一个叫作‘编码解器’的构架。”　🦱记者了解到，SAM先通过图像编码器图像生成编码，同用一个轻量级编码将用户的文字提示👥换为提示编码。然，SAM将图像编码分别和提示编码信源组合在一起，输到一个轻量级解码-,中，用于预测分割码。这样一来，一🥕使用者给出提示，🪂每个提示只需要几🍰秒就能在浏览器中到结果响应。　　😜戈用了一个生动的子解释SAM的运行原理。“比如说，你一张带有猫和狗图片。‘将照片中猫标注出来’这就提示；但是对于机来说，它并不能直‘明白’这种文字提示，因此就需要文字性提示转换为💎器能够理解的提示码。”同理，对于片中的猫和狗，机实际上并不能直接明白”什么是猫、么是狗，而是将照🆓中的猫和狗与图片码对应起来。SAM通过训练学习提示码与图片编码的不结合，理解人类在🦵字提示中表述的希🤢如何分割这张图片🌫️一旦“将照片中的标注出来”这句提👩‍🦲被输入时，SAM就能快速运行，得到类想要的结果。　既然SAM并没有真正理解什么是猫、么是狗，它又是如准确地执行人类赋的任务的呢？　　🧑🏼‍🤝‍🧑🏼虽然SAM并没有完全理解人类的语言视觉的能力，但是🧨过对海量数据的学，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🎁数据集的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，数据越大，机器分割图的能力就越准确；使在某张图中出现📇这11亿个物体之外的物体，机器也往能够根据以往经验❣️较高的准确率“推🔱”出它是什么物体➖并将其纳入自己的据库，这就是为什✳️SAM对于从未见过的物体，也能有很的识别与分割效果　　“需要注意的,-，这11亿个标注也不是纯手工完成的而是通过渐进的方自动完成标注的。开始，这个数据集🔓只有相对少量的标数据。科研人员先这些数据训练出一模型，然后再让这模型自动标注数据并通过人工对标注🚺果进行改进，这就到了比上一个数据➗更大一些的数据集如此循环往复，就🕵️‍♂️得到海量标注数据。”杨戈补充道。🧚‍♂️　促进计算机视觉域发展　　功能如强大的图像分割通🎎模型，将给计算机觉领域带来哪些改？　　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的科研员带来工作范式上变化。”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对目前一与机器人视觉相关🔜研究领域造成冲击但从总体上看，SAM的出现会提升相关科研人员的效率。　　杨戈解释道，📆往科研人员构建图分割模型，是一个从下到上、从零开”的过程；而图像割通用模型则将模构建方式变成了“上到下”，即在已性能和泛化能力更,,的模型基础上继续改、优化，“这可确实会取代某些专模型，但从总体上🏝️它将有利于整个领👩‍🏫的发展。”　　此，在具体应用上，像分割通用模型前十分广阔。　　工中的机器视觉、自驾驶、安防等一些😦来采用计算机视觉术的行业，因为长🚣场景多，需要大量签数据，因此训练🔶本较高。有了图像割通用模型后，这领域内定制化开发品的成本可能会降💋，由此带来毛利率提升；还有一些领🈂️，过去因为样本量而难以应用深度学等人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量样本表现优异，一些新应用领域将被拓展比如从代码驱动变🧢视觉驱动的机器人流程工业场景等。　同时，由于SAM可以接受来自其他统的输入提示，因科幻片中根据用户觉焦点信息来识别🥝选择对应物体或将🦆为可能。　　SAM不仅将在上述这些沿领域发挥作用，🕧样或将会用于人们日常生活。“比如医学影像诊断领域SAM可能会催生出精度更高的医学影🛍️模型，提升医疗水🏧；在拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智能的人脸🥇别。”杨戈说道。编辑:陈文韬】

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hth官网下载版本更新

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