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软件大小: 17.83MB
最后更新: 2024-04-28 05:44:47
最新版本: 开云棋牌官方网站V4.31.9
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: 3.3以上

开云棋牌官方网站应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能理某种特定类型图片的图像分模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。相比于以往的图分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图像中需要分👅的内容，还可以灵活集成到虚现实/增强现实等其他系统中，且目前对于一些它未见过或相模糊的场景，也能实现较好的像分割效果。　　◎实习记者宸纬　　最近一段时间，人工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“零样本分割一切”。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割，并且能够样本迁移到其他任务中。　　相关展示页面中，科技日报记👨🏿‍🤝‍👨🏽看到，在一张包含水果、案板刀具、绿植、储物架等众多物🥨、背景杂乱的厨房照片中，该🥖型可迅速识别出不同的物体，🧨粗线条勾勒出物体轮廓，并用同颜色对不同物体进行区分。这就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国科学院自动研究所多模态人工智能系统全🚤重点实验室研究员、中国科学大学人工智能学院教授杨戈向者表示。　　那么，SAM的技术原理是什么？相比于此前的像分割模型，该模型有何不同🏆未来又有可能在哪些方面应用👩‍🦱　　图像分割通用模型泛用性　　杨戈向记者解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型任务的人工智能模型，叫作通用型。与之相对，那些专门处理🦒种类型任务的人工智能模型，作专有模型。　　打个形象的,喻，通用模型就好比是一个“面手”。它具有处理一般事务能力，但是在精度等性能上往会逊色于只处理一种类型任务专有模型。　　既然通用模型-能会在精度上低于专有模型，什么还要费尽心力地开发通用型？对此，杨戈表示，通用模📩与专有模型定位不同。通用模带来的，是解决分割问题的新式，特别是帮助科研人员提升解决专有任务时的效率，“以，面对不同的任务需求，科研员往往需要开发不同的专有模➿来应对。这样开发出的模型精⏪确实会更高，但是往往也会付较大的研发成本，而且研发的型通用性不强。”杨戈说。　通用模型能够将所有任务都处得“八九不离十”，因此科研员往往只需在通用模型的基础进行优化，使之更加符合任务求即可，而不需要费尽心力地零开始搭建专有模型。因此，😀用模型的初始开发成本可能会，但随着使用通用模型的次数🧜‍♂️来越多，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型。与以只能处理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，基本上所有的图像分模型都是专有模型。”杨戈补道，“打个比方，在医学领域有专门分割核磁图像的人工智🤨模型，也有专门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往只在分割专有领域内的图像时才具有良好性能，而在分割其领域的图像时往往性能不佳。　　有业内专家表示，相比于🦂往的图像分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图像🏓需要分割的内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前对于一些它未🌁过或相对模糊的场景，也能实⚙️较好的图像分割效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通用模型，降低了对于特定场景建知识、训练计算、数据标记的❓求，有望在统一框架下完成图分割任务。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👨‍👩‍👧‍👦准确分割　　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对物体🚐识别与分割？尤其是在面对复环境、甚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的？　　“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”杨戈告诉记者，“它用到了个叫作‘编码解码器’的构架”　　记者了解到，SAM先通过图像编码器为图像生成编码-同时用一个轻量级编码器将用🔱的文字提示转换为提示编码。后，SAM将图像编码分别和提示编码信息源组合在一起，输🩰到一个轻量级解码器中，用于测分割掩码。这样一来，一旦😷用者给出提示，则每个提示只要几毫秒就能在浏览器中得到果响应。　　杨戈用了一个生的例子解释SAM的运行原理。“比如说，给你一张带有猫和的图片。‘将照片中的猫标注--来’这就是提示；但是对于机来说，它并不能直接‘明白’--种文字性提示，因此就需要将字性提示转换为机器能够理解提示编码。”同理，对于照片的猫和狗，机器实际上并不能接“明白”什么是猫、什么是，而是将照片中的猫和狗与图-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，理解人类在文字提示中述的希望如何分割这张图片。,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，得到人类想要的结果　　既然SAM并没有真正理解什么是猫、什么是狗，它又是👁️‍🗨️何准确地执行人类赋予的任务▶️呢？　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉的能，但是通过对海量数据的学习SAM仍然能够做到准确执行任务。”杨戈解释道，用于训练SAM的数据集的数据量，是以往最大数据集的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🥎分割图像的能力就越准确；即在某张图中出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往往能根据以往经验以较高的准确率💆‍♂️推断”出它是什么物体，并将💁纳入自己的数据库，这就是为么SAM对于从未见过的物体，也能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，🕤是通过渐进的方式自动完成标的。一开始，这个数据集中只相对少量的标注数据。科研人先用这些数据训练出一个模型然后再让这个模型自动标注数，并通过人工对标注结果进行进，这就得到了比上一个数据更大一些的数据集。如此循环复，就能得到海量标注数据集🥂”杨戈补充道。　　促进计算视觉领域发展　　功能如此强-的图像分割通用模型，将给计🐖机视觉领域带来哪些改变？　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的科研人员带来作范式上的变化。”杨戈对记️⃣说道，“SAM的出现确实会对目前一些与机器人视觉相关的究领域造成冲击，但从总体上，SAM的出现会提升相关科研人员的效率。”　　杨戈解释，以往科研人员构建图像分割型，是一个“从下到上、从零始”的过程；而图像分割通用型则将模型构建方式变成了“上到下”，即在已有性能和泛🙇‍♀️能力更强的模型基础上继续修、优化，“这可能确实会取代些专有模型，但从总体上看它有利于整个领域的发展。”　此外，在具体应用上，图像分🍱通用模型前景十分广阔。　　业中的机器视觉、自动驾驶、防等一些原来采用计算机视觉术的行业，因为长尾场景多，🤱要大量标签数据，因此训练成较高。有了图像分割通用模型，这些领域内定制化开发产品成本可能会降低，由此带来毛率的提升；还有一些领域，过因为样本量少而难以应用深度习等人工智能算法。现在，由SAM在零样本或者少量样本上表现优异，一些新的应用领域被拓展，比如从代码驱动变为觉驱动的机器人、流程工业场等。　　同时，由于SAM可以接受来自其他系统的输入提示#️⃣因此科幻片中根据用户视觉焦信息来识别并选择对应物体或🐠成为可能。　　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生活“比如在医学影像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的医学影像模型，提升医疗水平；拍照过程中，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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