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最后更新: 2024-05-25 13:01:18
最新版本: M6米乐最新下载地址V1.18.4
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: 8.7以上

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　　SAM是一类处理图像分割任的通用模型。与-往只能处理某种定类型图片的图🎽分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。相于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提♂️，确定图像中需分割的内容，还以灵活集成到虚现实/增强现实等其他系统中，且前对于一些它未👨‍⚕️过或相对模糊的,-景，也能实现较的图像分割效果👨🏾‍🤝‍👨🏽　　◎实习记者宸纬　　最近一时间，人工智能用模型领域频现爆款”。4月，Meta公司发布了一款名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，号称🅾️以“零样本分割-,切”。也就是说SAM能从照片或视频图像中对任🥘对象实现一键分，并且能够零样🤲迁移到其他任务。　　在相关展页面中，科技日️⃣记者看到，在一包含水果、案板刀具、绿植、储😚架等众多物体、♥️景杂乱的厨房照😶中，该模型可迅☃️识别出不同的物，以粗线条勾勒物体轮廓，并用同颜色对不同物进行区分。“这📀是SAM最重要的功能——图像分。”中国科学院动化研究所多模人工智能系统全重点实验室研究、中国科学院大人工智能学院教杨戈向记者表示　　那么，SAM的技术原理是什？相比于此前的像分割模型，该型有何不同？未♠️又有可能在哪些面应用？　　图分割通用模型泛😉性强　　杨戈向者解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型任务人工智能模型，作通用模型。与相对，那些专门理一种类型任务人工智能模型，🦆作专有模型。　☣️打个形象的比喻通用模型就好比一个“多面手”它具有处理一般🦸‍♀️务的能力，但是精度等性能上往会逊色于只处理👟种类型任务的专模型。　　既然用模型可能会在📶度上低于专有模，为什么还要费🧚‍♀️心力地开发通用型？对此，杨戈示，通用模型与有模型定位不同通用模型带来的是解决分割问题新范式，特别是🚈助科研人员提升解决专有任务时效率，“以前，-对不同的任务需，科研人员往往要开发不同的专🚴‍♀️模型来应对。这开发出的模型精确实会更高，但🖖往往也会付出较的研发成本，而🦶研发的模型通用不强。”杨戈说　　通用模型能👫🏽将所有任务都处得“八九不离十⛵，因此科研人员往只需在通用模的基础上进行优，使之更加符合🏈务需求即可，而需要费尽心力地零开始搭建专有型。因此，通用型的初始开发成可能会高，但随😜使用通用模型的🍵数越来越多，其用成本也会越来低。　　SAM就是一类处理图像割任务的通用模。与以往只能处🦝某种特定类型图的图像分割模型同，SAM可以处理所有类型的图。“在SAM出现前，基本上所有图像分割模型都👨‍✈️专有模型。”杨补充道，“打个方，在医学领域有专门分割核磁像的人工智能模，也有专门分割CT影像的人工智能模型。但这些模往往只在分割专💇领域内的图像时才具有良好性能🌤️而在分割其他领的图像时往往性不佳。”　　有内专家表示，相于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提，确定图像中需分割的内容，还以灵活集成到虚现实/增强现实等其他系统中，且前对于一些它未过或相对模糊的景，也能实现较的图像分割效果💁‍♀️同时，SAM建立了一套图像分割通用模型，降低🍽️对于特定场景建知识、训练计算数据标记的需求有望在统一框架👩‍⚖️完成图像分割任。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　利海量数据实现准分割　　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对体的识别与分割🌡️尤其是在面对复环境、甚至没遇🍡过的物体和图像📤，SAM又是怎么做到准确识别与割的？　　“根Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并-,是特别复杂。”⬆️戈告诉记者，“🔻用到了一个叫作编码解码器’的架。”　　记者解到，SAM先通过图像编码器为像生成编码，同用一个轻量级编器将用户的文字🍁示转换为提示编。然后，SAM将图像编码分别和示编码信息源组在一起，输送到🧟‍♂️个轻量级解码器，用于预测分割🦴码。这样一来，👨🏾‍🤝‍👨🏼旦使用者给出提，则每个提示只🎒要几毫秒就能在览器中得到结果应。　　杨戈用一个生动的例子释SAM的运行原理。“比如说，你一张带有猫和🔛的图片。‘将照🐛中的猫标注出来这就是提示；但对于机器来说，并不能直接‘明👩🏼‍🤝‍👨🏿’这种文字性提，因此就需要将🈹字性提示转换为器能够理解的提😜编码。”同理，于照片中的猫和，机器实际上并能直接“明白”么是猫、什么是，而是将照片中猫和狗与图片编对应起来。SAM通过训练学习提👈编码与图片编码不同结合，理解类在文字提示中’述的希望如何分这张图片。一旦🧜‍♀️将照片中的猫标出来”这句提示🔋输入时，SAM就能快速运行，得人类想要的结果　　既然SAM并没有真正理解什是猫、什么是狗它又是如何准确🍋执行人类赋予的务的呢？　　“然SAM并没有完全理解人类的语和视觉的能力，🧤是通过对海量数的学习，SAM仍然能够做到准确行任务。”杨戈释道，用于训练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，🔼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，数据量大，机器分割图的能力就越准确即使在某张图中现了这11亿个物体之外的物体，👯‍♀️器也往往能够根以往经验以较高准确率“推断”它是什么物体，将其纳入自己的据库，这就是为么SAM对于从未见过的物体，也😭有很好的识别与割效果。　　“要注意的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，是通过渐进的方自动完成标注的-一开始，这个数集中只有相对少的标注数据。科💃人员先用这些数训练出一个模型📴然后再让这个模自动标注数据，通过人工对标注果进行改进，这📆得到了比上一个据集更大一些的据集。如此循环复，就能得到海标注数据集。”戈补充道。　　❣️进计算机视觉领💏发展　　功能如✳️强大的图像分割用模型，将给计机视觉领域带来些改变？　　“认为，SAM的出现将为计算机视领域的科研人员🌍来工作范式上的化。”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对目,-一些与机器人视相关的研究领域成冲击，但从总上看，SAM的出现会提升相关科人员的效率。”　杨戈解释道，往科研人员构建像分割模型，是🖲️个“从下到上、零开始”的过程🥓而图像分割通用型则将模型构建式变成了“从上下”，即在已有🍑能和泛化能力更🗿的模型基础上继修改、优化，“可能确实会取代些专有模型，但总体上看它将有于整个领域的发。”　　此外，🙈具体应用上，图分割通用模型前十分广阔。　　业中的机器视觉🤷自动驾驶、安防一些原来采用计机视觉技术的行👩🏼‍🤝‍👨🏿，因为长尾场景，需要大量标签据，因此训练成较高。有了图像割通用模型后，些领域内定制化发产品的成本可会降低，由此带毛利率的提升；有一些领域，过因为样本量少而以应用深度学习人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量本上表现优异，👩🏿‍🤝‍👨🏻些新的应用领域被拓展，比如从码驱动变为视觉动的机器人、流工业场景等。　同时，由于SAM可以接受来自其💇‍♂️系统的输入提示因此科幻片中根📻用户视觉焦点信来识别并选择对物体或将成为可。　　SAM不仅将在上述这些前领域发挥作用，样或将会用于人的日常生活。“如在医学影像诊领域，SAM可能会催生出精度更的医学影像模型提升医疗水平；拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智能的人识别。”杨戈说。【编辑:陈文韬】

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