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软件大小: 25.48MB
最后更新: 2024-06-08 04:16:49
最新版本: b sport官方入口V2.18.15
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: 6.6以上

b sport官方入口应用介绍

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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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