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软件大小: 34.32MB
最后更新: 2024-05-29 16:50:35
最新版本: 华体会体育登录地址V6.19.10
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: 7.1以上

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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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