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软件大小: 04.20MB
最后更新: 2024-05-16 18:25:53
最新版本: hth官方网站V5.20.3
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: 5.7以上

hth官方网站应用介绍

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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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hth官方网站版本更新

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