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软件大小: 28.02MB
最后更新: 2024-05-14 10:24:54
最新版本: HTH官网地址V6.39.6
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: 7.5以上

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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处理💚种特定类型图片的图像分割模型🏙️同，SAM可以处理所有类型的图像。相比于以往的图像分割模型SAM可以识别各种输入提示，确定图像中需要分割的内容，还可灵活集成到虚拟现实/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场景，也能实较好的图像分割效果。　　◎实记者裴宸纬　　最近一段时间，♉工智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“零样本分一切”。也就是说，SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现键分割，并且能够零样本迁移到🥠他任务中。　　在相关展示页面-,，科技日报记者看到，在一张包水果、案板、刀具、绿植、储物💶等众多物体、背景杂乱的厨房照中，该模型可迅速识别出不同的🎭体，以粗线条勾勒出物体轮廓，用不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。”中国科学院自动化究所多模态人工智能系统全国重实验室研究员、中国科学院大学☘️工智能学院教授杨戈向记者表示🎼　　那么，SAM的技术原理是什么？相比于此前的图像分割模型该模型有何不同？未来又有可能哪些方面应用？　　图像分割通🧑🏿‍🤝‍🧑🏾模型泛用性强　　杨戈向记者解👬🏿道，像SAM这样可以处理多种不同类型任务的人工智能模型，叫通用模型。与之相对，那些专门🧃理一种类型任务的人工智能模型叫作专有模型。　　打个形象的喻，通用模型就好比是一个“多手”。它具有处理一般事务的能，但是在精度等性能上往往会逊🎬于只处理一种类型任务的专有模🕉️。　　既然通用模型可能会在精上低于专有模型，为什么还要费心力地开发通用模型？对此，杨表示，通用模型与专有模型定位同。通用模型带来的，是解决分,,,问题的新范式，特别是帮助科研员提升在解决专有任务时的效率“以前，面对不同的任务需求，👨🏾‍🤝‍👨🏼研人员往往需要开发不同的专有型来应对。这样开发出的模型精,,确实会更高，但是往往也会付出大的研发成本，而且研发的模型用性不强。”杨戈说。　　通用👨🏾‍🤝‍👨🏽型能够将所有任务都处理得“八不离十”，因此科研人员往往只在通用模型的基础上进行优化，之更加符合任务需求即可，而不要费尽心力地从零开始搭建专有型。因此，通用模型的初始开发本可能会高，但随着使用通用模的次数越来越多，其应用成本也🐷越来越低。　　SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与🏉往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割模型是专有模型。”杨戈补充道，“🏛️个比方，在医学领域，有专门分核磁图像的人工智能模型，也有门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往往只在分割专有领内的图像时，才具有良好性能，在分割其他领域的图像时往往性不佳。”　　有业内专家表示，🤠比于以往的图像分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图中需要分割的内容，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见过相对模糊的场景，也能实现较好💥图像分割效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通用模型，降了对于特定场景建模知识、训练算、数据标记的需求，有望在统框架下完成图像分割任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　利用海✏️数据实现准确分割　　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对物体的识别与分割？尤其是在面对杂环境、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。”杨戈诉记者，“它用到了一个叫作‘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编码，同时用一个轻量🌑编码器将用户的文字提示转换为示编码。然后，SAM将图像编码分别和提示编码信息源组合在一，输送到一个轻量级解码器中，于预测分割掩码。这样一来，一🕦使用者给出提示，则每个提示只要几毫秒就能在浏览器中得到结😘响应。　　杨戈用了一个生动的子解释SAM的运行原理。“比如说，给你一张带有猫和狗的图片‘将照片中的猫标注出来’这就提示；但是对于机器来说，它并能直接‘明白’这种文字性提示因此就需要将文字性提示转换为🍭器能够理解的提示编码。”同理-对于照片中的猫和狗，机器实际并不能直接“明白”什么是猫、🐆么是狗，而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，理解人类在文字提示中表的希望如何分割这张图片。一旦🎦将照片中的猫标注出来”这句提被输入时，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，它又是如何准确地执行😤类赋予的任务的呢？　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉的能力，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，机器分割图的能力就越准确；即使在某张图🎑出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往往能够根据以往经验💡较高的准确率“推断”出它是什物体，并将其纳入自己的数据库🐙这就是为什么SAM对于从未见过的物体，也能有很好的识别与分效果。　　“需要注意的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，而是通过渐进的方式自动完成标的。一开始，这个数据集中只有🩰对少量的标注数据。科研人员先🕵️‍♂️这些数据训练出一个模型，然后🩺让这个模型自动标注数据，并通人工对标注结果进行改进，这就🌽到了比上一个数据集更大一些的据集。如此循环往复，就能得到量标注数据集。”杨戈补充道。　促进计算机视觉领域发展　　🚘能如此强大的图像分割通用模型👩‍🦽将给计算机视觉领域带来哪些改🏴‍☠️？　　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的科研人员带😘工作范式上的变化。”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研究㊗️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，以往科人员构建图像分割模型，是一个♾️从下到上、从零开始”的过程；图像分割通用模型则将模型构建🦵式变成了“从上到下”，即在已🐩性能和泛化能力更强的模型基础继续修改、优化，“这可能确实🛣️取代某些专有模型，但从总体上🤣它将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。　　工🕌中的机器视觉、自动驾驶、安防⏫一些原来采用计算机视觉技术的业，因为长尾场景多，需要大量签数据，因此训练成本较高。有图像分割通用模型后，这些领域定制化开发产品的成本可能会降，由此带来毛利率的提升；还有些领域，过去因为样本量少而难应用深度学习等人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量样本上表现优异，一些新的应用域将被拓展，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觉焦点信息👨‍🦱识别并选择对应物体或将成为可。　　SAM不仅将在上述这些前沿领域发挥作用，同样或将会用⚰️人们的日常生活。“比如在医学像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的医学影像模型，提升😇疗水平；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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