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威斯尼斯人网站登录详细信息
  • 软件大小: 64.22MB
  • 最后更新: 2024-06-05 09:21:12
  • 最新版本: 威斯尼斯人网站登录V7.29.5
  • 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
威斯尼斯人网站登录应用介绍
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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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