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版本 V3.16.5

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im体育网站详细信息

软件大小: 26.80MB
最后更新: 2024-05-15 03:59:49
最新版本: im体育网站V3.16.5
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: 8.3以上

im体育网站应用介绍

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　　SAM是一类处图像分割💈务的通用⚾型。与以只能处理种特定类图片的图🔬分割模型--同，SAM可以处理有类型的像。相比🍄以往的图分割模型SAM可以识别各种入提示，定图像中要分割的容，还可-灵活集成虚拟现实/增强现实🌘其他系统，且目前🔼于一些它🥴见过或相模糊的场💄，也能实较好的图分割效果　　◎实🏻记者裴宸　　最近段时间，🔮工智能通模型领域😴现“爆款。4月，Meta公司发布了一名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型号称可以零样本分一切”。就是说，SAM能从照片或视频像中对任对象实现键分割，且能够零本迁移到😡他任务中　　在相展示页面，科技日记者看到在一张包水果、案、刀具、植、储物等众多物👩‍👩‍👧‍👧、背景杂的厨房照中，该模可迅速识出不同的体，以粗条勾勒出🥋体轮廓，🎖️用不同颜🏅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🥗院自动化究所多模人工智能统全国重👨‍🔬实验室研🟩员、中国学院大学🏯工智能学教授杨戈😛记者表示　　那么🦝SAM的技术原理是么？相比此前的图👋分割模型该模型有不同？未🤒又有可能😙哪些方面🛅用？　　像分割通🎮模型泛用强　　杨🔵向记者解道，像SAM这样可以处理多种同类型任🕡的人工智模型，叫通用模型与之相对那些专门理一种类⬆️任务的人👩‍🦼智能模型叫作专有型。　　个形象的喻，通用型就好比📋一个“多手”。它👨‍🦲有处理一🦂事务的能，但是在度等性能🧑🏼‍🤝‍🧑🏼往往会逊于只处理👩🏼‍🤝‍👨🏾种类型任的专有模。　　既🚍通用模型能会在精🔕上低于专模型，为🧑🏼‍🤝‍🧑🏼么还要费心力地开通用模型♌对此，杨表示，通🙎‍♂️模型与专模型定位同。通用型带来的☎️是解决分问题的新式，特别帮助科研员提升在决专有任时的效率“以前，🍰对不同的务需求，研人员往需要开发同的专有型来应对这样开发的模型精确实会更，但是往也会付出大的研发⬆️本，而且🕦发的模型🎺用性不强”杨戈说　　通用型能够将有任务都😌理得“八🧑🏻‍🤝‍🧑🏻不离十”🌵因此科研员往往只📪在通用模的基础上行优化，之更加符任务需求🦵可，而不要费尽心地从零开💽搭建专有型。因此-,-通用模型初始开发本可能会，但随着用通用模的次数越越多，其用成本也越来越低　　SAM就是一类🦯理图像分🈯任务的通🚛模型。与往只能处某种特定型图片的像分割模不同，SAM可以处理所有类型图像。“🦨SAM出现前，基本所有的图↘️分割模型是专有模。”杨戈充道，“个比方，’医学领域有专门分核磁图像人工智能--型，也有门分割CT影像的人智能模型👩🏼‍🤝‍👩🏻但这些模往往只在🧗‍♀️割专有领🦀内的图像，才具有好性能，在分割其🧚‍♀️领域的图时往往性不佳。”　有业内家表示，比于以往📼图像分割型，SAM可以识别种输入提🍣，确定图’中需要分😳的内容，-可以灵活成到虚拟实/增强现实等其他统中，且前对于一它未见过相对模糊场景，也🏡实现较好图像分割-果；同时😀SAM建立了一套图分割的通模型，降了对于特场景建模识、训练👫🏻算、数据🥦记的需求有望在统框架下完💱图像分割务。目前Meta公司已经开放🎌享SAM的代码和训数据集。　利用海数据实现确分割　那么，SAM是通过什么技术手，实现对体的识别分割？尤是在面对杂环境、至没遇到的物体和像时，SAM又是怎么做到准确别与分割？　　“据Meta发布的相论文，SAM的模型结构其实并㊗️是特别复。”杨戈🟤诉记者，它用到了个叫作‘码解码器的构架。　　记者解到，SAM先通过图像编码器图像生成码，同时一个轻量编码器将🛸户的文字🥐示转换为⤵️示编码。后，SAM将图像编🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿分别和提👩🏿‍🤝‍👩🏽编码信息组合在一，输送到❓个轻量级码器中，🏔️于预测分掩码。这一来，一使用者给↩️提示，则个提示只要几毫秒能在浏览⏰中得到结响应。　🔡杨戈用了个生动的子解释SAM的运行原理。“比🪑说，给你张带有猫狗的图片😂‘将照片的猫标注来’这就🔺提示；但对于机器说，它并能直接‘👳‍♂️白’这种字性提示因此就需🕑将文字性😮示转换为👨🏽‍🤝‍👨🏻器能够理的提示编。”同理🧖对于照片👡的猫和狗机器实际并不能直“明白”🏊‍♂️么是猫、么是狗，是将照片的猫和狗图片编码🥻应起来。SAM通过训练学习提🍾编码与图编码的不结合，理人类在文🌚提示中表🛁的希望如分割这张片。一旦将照片中猫标注出”这句提,被输入时’SAM就能快速运行-得到人类要的结果❔　　既然SAM并没有真正理解🦃么是猫、’么是狗，又是如何🦲确地执行🎃类赋予的务的呢？📮　“虽然SAM并没有完全理解🔣类的语言视觉的能，但是通对海量数的学习，SAM仍然能够做到准执行任务”杨戈解道，用于练SAM的数据集的据量，是往最大数👩‍🦯集的6倍。在这个数🍃集中，包1100万张图像，11亿个标注(可简单理解为11亿个物体)。这是一“走量”过程，数量越大，器分割图的能力就准确；即😂在某张图出现了这11亿个物体之外的物，机器也往能够根以往经验较高的准’率“推断️⃣出它是什物体，并其纳入自的数据库这就是为么SAM对于从未见👩🏿‍🤝‍👩🏽的物体，能有很好🖥️识别与分效果。　“需要注的是，这11亿个标注也不是纯工完成的而是通过进的方式动完成标🖖的。一开🙎‍♀️，这个数集中只有对少量的🍅注数据。研人员先-这些数据,练出一个型，然后让这个模自动标注据，并通人工对标结果进行进，这就到了比上个数据集大一些的据集。如🎇循环往复就能得到🦺量标注数集。”杨补充道。🎗️　促进计🌲机视觉领🐖发展　　能如此强的图像分🚆通用模型将给计算视觉领域来哪些改？　　“认为，SAM的出现将为计算机觉领域的研人员带工作范式🕳️的变化。💳杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对前一些与器人视觉🌽关的研究域造成冲️⃣，但从总上看，SAM的出现会提升相关研人员的🎦率。”　杨戈解释，以往科🏜️人员构建像分割模，是一个从下到上从零开始的过程；图像分割用模型则模型构建式变成了从上到下💰，即在已🎽性能和泛能力更强模型基础继续修改优化，“可能确实🤔取代某些🛏️有模型，--从总体上它将有利整个领域发展。”　此外，具体应用-，图像分通用模型景十分广。　　工👩‍🔧中的机器觉、自动驶、安防🏹一些原来用计算机💇觉技术的🧜业，因为♐尾场景多需要大量签数据，🙉此训练成🦍较高。有🥛图像分割用模型后这些领域🎮定制化开产品的成🏴󠁧󠁢󠁷󠁬󠁳󠁿可能会降🖤，由此带毛利率的🦃升；还有些领域，,,,去因为样量少而难🦄应用深度习等人工能算法。在，由于SAM在零样本或者少样本上表优异，一新的应用域将被拓，比如从🌛码驱动变视觉驱动机器人、🧚‍♀️程工业场等。　　时，由于SAM可以接受来自其🏤系统的输提示，因科幻片中据用户视🕠焦点信息🚔识别并选对应物体将成为可🏤。　　SAM不仅将在上述这些🤺沿领域发作用，同或将会用🤤人们的日生活。“如在医学像诊断领，SAM可能会催生精度更高医学影像💂‍♀️型，提升疗水平；✨拍照过程🎼，SAM的加入或将🕵️‍♂️现更快更👩‍👧‍👦能的人脸别。”杨说道。【🧤辑:陈文韬】

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