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最后更新: 2024-05-23 19:01:42
最新版本: im体育官网投注V2.35.11
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
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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用模型。与往只能处理某种特定类型片的图像分割模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。相比于以往的图像分🦸‍♂️模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图像中需分割的内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前对于些它未见过或相对模糊的👭景，也能实现较好的图像割效果。　　◎实习记者宸纬　　最近一段时间，💰工智能通用模型领域频现📥爆款”。4月，Meta公司发布了一款名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，号称可以“零👩🏽‍🤝‍👨🏿本分割一切”。也就是说🕔SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现一键分，并且能够零样本迁移到他任务中。　　在相关展页面中，科技日报记者看，在一张包含水果、案板刀具、绿植、储物架等众物体、背景杂乱的厨房照中，该模型可迅速识别出🧍‍♀️同的物体，以粗线条勾勒物体轮廓，并用不同颜色不同物体进行区分。“这是SAM最重要的功能——图像分割。”中国科学院动化研究所多模态人工智系统全国重点实验室研究-、中国科学院大学人工智学院教授杨戈向记者表示⏸️　　那么，SAM的技术原理是什么？相比于此前的💆像分割模型，该模型有何同？未来又有可能在哪些面应用？　　图像分割通模型泛用性强　　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，叫作通用型。与之相对，那些专门😶理一种类型任务的人工智模型，叫作专有模型。　⏸️打个形象的比喻，通用模就好比是一个“多面手”它具有处理一般事务的能，但是在精度等性能上往会逊色于只处理一种类型🕟务的专有模型。　　既然用模型可能会在精度上低专有模型，为什么还要费心力地开发通用模型？对，杨戈表示，通用模型与有模型定位不同。通用模🦈带来的，是解决分割问题🕯️新范式，特别是帮助科研🚻员提升在解决专有任务时😲效率，“以前，面对不同任务需求，科研人员往往要开发不同的专有模型来对。这样开发出的模型精🍲确实会更高，但是往往也⚱️付出较大的研发成本，而研发的模型通用性不强。杨戈说。　　通用模型能将所有任务都处理得“八不离十”，因此科研人员🥶往只需在通用模型的基础进行优化，使之更加符合务需求即可，而不需要费心力地从零开始搭建专有型。因此，通用模型的初🚾开发成本可能会高，但随🤼使用通用模型的次数越来多，其应用成本也会越来低。　　SAM就是一类处理图像分割任务的通用模。与以往只能处理某种特👲类型图片的图像分割模型同，SAM可以处理所有类型的图像。“在SAM出现前，基本上所有的图像分模型都是专有模型。”杨补充道，“打个比方，在学领域，有专门分割核磁像的人工智能模型，也有门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往往只分割专有领域内的图像时,,,才具有良好性能，而在分,其他领域的图像时往往性不佳。”　　有业内专家⛅示，相比于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图像中需分割的内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前对于些它未见过或相对模糊的🔌景，也能实现较好的图像割效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通用模，降低了对于特定场景建知识、训练计算、数据标的需求，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🏛️面对复杂环境、甚至没遇过的物体和图像时，SAM又是怎么做到准确识别与割的？　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不是特别👩‍👧杂。”杨戈告诉记者，“🧑🏾‍🤝‍🧑🏽用到了一个叫作‘编码解器’的构架。”　　记者🙄解到，SAM先通过图像编码器为图像生成编码，同️⃣用一个轻量级编码器将用的文字提示转换为提示编🥢。然后，SAM将图像编码分别和提示编码信息源组在一起，输送到一个轻量解码器中，用于预测分割码。这样一来，一旦使用给出提示，则每个提示只🌨️要几毫秒就能在浏览器中到结果响应。　　杨戈用🦪一个生动的例子解释SAM的运行原理。“比如说，你一张带有猫和狗的图片‘将照片中的猫标注出来🍞这就是提示；但是对于机来说，它并不能直接‘明’这种文字性提示，因此需要将文字性提示转换为器能够理解的提示编码。同理，对于照片中的猫和，机器实际上并不能直接明白”什么是猫、什么是🆓，而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片编码的不同结合，理解类在文字提示中表述的希如何分割这张图片。一旦将照片中的猫标注出来”👨‍👨‍👧句提示被输入时，SAM就能快速运行，得到人类想🧍的结果。　　既然SAM并没有真正理解什么是猫、么是狗，它又是如何准确执行人类赋予的任务的呢　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉能力，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💑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，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👩‍❤️‍👩数据量越大，机器分割图🏩的能力就越准确；即使在张图中出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往👨🏽‍🤝‍👨🏻能够根据以往经验以较高准确率“推断”出它是什物体，并将其纳入自己的据库，这就是为什么SAM对于从未见过的物体，也🍲有很好的识别与分割效果　　“需要注意的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，而是通过渐进的方自动完成标注的。一开始这个数据集中只有相对少的标注数据。科研人员先这些数据训练出一个模型🙁然后再让这个模型自动标🖼️数据，并通过人工对标注果进行改进，这就得到了上一个数据集更大一些的据集。如此循环往复，就得到海量标注数据集。”🕣戈补充道。　　促进计算视觉领域发展　　功能如强大的图像分割通用模型将给计算机视觉领域带来些改变？　　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的科研人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些与机器人视👰相关的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率。”　　杨戈解释道，往科研人员构建图像分割型，是一个“从下到上、⏳零开始”的过程；而图像割通用模型则将模型构建式变成了“从上到下”，在已有性能和泛化能力更的模型基础上继续修改、化，“这可能确实会取代些专有模型，但从总体上它将有利于整个领域的发。”　　此外，在具体应上，图像分割通用模型前十分广阔。　　工业中的器视觉、自动驾驶、安防一些原来采用计算机视觉📏术的行业，因为长尾场景，需要大量标签数据，因👩‍❤️‍💋‍👩训练成本较高。有了图像割通用模型后，这些领域定制化开发产品的成本可会降低，由此带来毛利率提升；还有一些领域，过因为样本量少而难以应用🎫度学习等人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量样本上表现优异，些新的应用领域将被拓展比如从代码驱动变为视觉动的机器人、流程工业场等。　　同时，由于SAM可以接受来自其他系统的入提示，因此科幻片中根🤴用户视觉焦点信息来识别选择对应物体或将成为可。　　SAM不仅将在上述这些前沿领域发挥作用，样或将会用于人们的日常🤫活。“比如在医学影像诊领域，SAM可能会催生出精度更高的医学影像模型提升医疗水平；在拍照过🧢中，SAM的加入或将实现更快更智能的人脸识别。杨戈说道。【编辑:陈文韬】

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