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软件大小: 81.07MB
最后更新: 2024-05-18 08:52:41
最新版本: 爱体育app官方最新版V1.25.8
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: 7.2以上

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　　SAM是一类处理图分割任务的用模型。与往只能处理📒种特定类型片的图像分模型不同，SAM可以处理所有类型的👣像。相比于往的图像分🛺模型，SAM可以识别各🔃输入提示，定图像中需分割的内容还可以灵活🎷成到虚拟现/增强现实等其他系统中🧗‍♂️且目前对于些它未见过相对模糊的景，也能实较好的图像割效果。　👨🏿‍🤝‍👨🏼◎实习记者💯宸纬　　最一段时间，工智能通用型领域频现爆款”。4月，Meta公司发布了一名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型，称可以“零🧣本分割一切㊗️。也就是说SAM能从照片或视频图中对任意对实现一键分-，并且能够样本迁移到他任务中。　在相关展🔛页面中，科日报记者看，在一张包📰水果、案板🏊‍♂️刀具、绿植储物架等众🧑🏿‍🤝‍🧑🏽物体、背景-乱的厨房照🦑中，该模型♿迅速识别出同的物体，粗线条勾勒📳物体轮廓，用不同颜色不同物体进🧴区分。“这🦋是SAM最重要的功能—🍌图像分割。↕️中国科学院动化研究所模态人工智系统全国重实验室研究、中国科学大学人工智学院教授杨向记者表示　　那么，SAM的技术原理是什么？比于此前的像分割模型该模型有何同？未来又可能在哪些🖱️面应用？　☺️图像分割通模型泛用性　　杨戈向🧎者解释道，SAM这样可以处理多种😺同类型任务人工智能模，叫作通用型。与之相🙊，那些专门🏛️理一种类型💞务的人工智模型，叫作有模型。　🍯打个形象的🥼喻，通用模就好比是一’“多面手”它具有处理🏧般事务的能，但是在精等性能上往会逊色于只理一种类型务的专有模。　　既然用模型可能👩🏾‍🤝‍👨🏻在精度上低专有模型，什么还要费💺心力地开发➗用模型？对，杨戈表示-通用模型与有模型定位同。通用模带来的，是决分割问题🦧新范式，特🐰是帮助科研🗝️员提升在解专有任务时效率，“以，面对不同任务需求，,-研人员往往▶️要开发不同专有模型来对。这样开出的模型精👢确实会更高但是往往也付出较大的🐨发成本，而📷研发的模型用性不强。杨戈说。　🏅通用模型能🐷将所有任务处理得“八不离十”，此科研人员往只需在通模型的基础进行优化，之更加符合🔉务需求即可而不需要费心力地从零始搭建专有型。因此，👪用模型的初开发成本可会高，但随🧑🏿‍🤝‍🧑🏾使用通用模的次数越来多，其应用本也会越来低。　　SAM就是一类处理图像分割务的通用模。与以往只处理某种特类型图片的像分割模型同，SAM可以处理所有型的图像。↖️在SAM出现前，基本上有的图像分模型都是专模型。”杨☪️补充道，“个比方，在👸学领域，有门分割核磁💆像的人工智模型，也有🏃门分割CT影像的人工智模型。但这模型往往只-,-分割专有领内的图像时才具有良好™️能，而在分其他领域的🍠像时往往性不佳。”　🐗有业内专家示，相比于🌰往的图像分模型，SAM可以识别各输入提示，,,定图像中需分割的内容👧还可以灵活成到虚拟现🤘/增强现实等其他系统中且目前对于💩些它未见过相对模糊的🏿景，也能实较好的图像👩‍🚒割效果；同，SAM建立了一套图像割的通用模，降低了对🏰特定场景建知识、训练🙏算、数据标的需求，有在统一框架完成图像分任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集　　利用海⏯️数据实现准分割　　那，SAM是通过什么技术段，实现对🔂体的识别与割？尤其是🐾面对复杂环🈁、甚至没遇过的物体和像时，SAM又是怎么做准确识别与🏏割的？　　⌛根据Meta发布的相关文，SAM的模型结构其并不是特别杂。”杨戈诉记者，“用到了一个作‘编码解器’的构架”　　记者解到，SAM先通过图像码器为图像成编码，同用一个轻量编码器将用的文字提示换为提示编📲。然后，SAM将图像编码分别和提示码信息源组🐔在一起，输🚌到一个轻量解码器中，🏿于预测分割码。这样一，一旦使用🤰给出提示，每个提示只🎴要几毫秒就在浏览器中到结果响应　　杨戈用一个生动的🏺子解释SAM的运行原理“比如说，你一张带有和狗的图片‘将照片中猫标注出来这就是提示但是对于机来说，它并能直接‘明’这种文字提示，因此需要将文字☃️提示转换为器能够理解提示编码。👩🏾‍🤝‍👩🏻同理，对于👨‍👩‍👧‍👧片中的猫和，机器实际并不能直接-明白”什么🎠猫、什么是，而是将照中的猫和狗🥌图片编码对起来。SAM通过训练学⌛提示编码与片编码的不👨🏾‍🤝‍👨🏻结合，理解🍿类在文字提中表述的希如何分割这图片。一旦将照片中的标注出来”👳‍♀️句提示被输时，SAM就能快速运行得到人类想的结果。　既然SAM并没有真正理什么是猫、么是狗，它是如何准确执行人类赋的任务的呢💆‍♂️　　“虽然SAM并没有完全理解人类语言和视觉能力，但是过对海量数的学习，SAM仍然能够做到准确执行务。”杨戈释道，用于🍾练SAM的数据集的数据，是以往最数据集的6倍。在这个数集中，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“🚃量”的过程数据量越大机器分割图的能力就越-确；即使在🕌张图中出现这11亿个物体之外的物🎛️，机器也往能够根据以经验以较高准确率“推”出它是什物体，并将纳入自己的〰️据库，这就为什么SAM对于从未见📢的物体，也👭有很好的识🐿️与分割效果　　“需要⛵意的是，这11亿个标注也不是纯手工成的，而是过渐进的方自动完成标的。一开始这个数据集只有相对少的标注数据🖌️科研人员先,,这些数据训出一个模型然后再让这模型自动标数据，并通👨🏿‍🤝‍👨🏼人工对标注🍆果进行改进这就得到了上一个数据更大一些的据集。如此🎎环往复，就得到海量标数据集。”🤿戈补充道。　促进计算视觉领域发　　功能如⏫强大的图像割通用模型将给计算机✴️觉领域带来些改变？　“我认为，SAM的出现将为计算机视领域的科研员带来工作式上的变化”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对目前一与机器人视相关的研究🔎域造成冲击但从总体上🈲，SAM的出现会提升相🛠️科研人员的🌬️率。”　　戈解释道，💌往科研人员建图像分割🐐型，是一个从下到上、零开始”的程；而图像👨‍👧‍👦割通用模型将模型构建式变成了“上到下”，在已有性能泛化能力更👨‍👩‍👧的模型基础继续修改、化，“这可确实会取代些专有模型😋但从总体上它将有利于🕴️个领域的发。”　　此，在具体应上，图像分通用模型前😥十分广阔。　工业中的器视觉、自驾驶、安防🤠一些原来采计算机视觉术的行业，为长尾场景，需要大量签数据，因训练成本较。有了图像割通用模型，这些领域定制化开发品的成本可会降低，由带来毛利率提升；还有些领域，过👩🏻‍🤝‍👨🏾因为样本量🍀而难以应用度学习等人智能算法。-在，由于SAM在零样本或者少量样本表现优异，些新的应用域将被拓展,比如从代码动变为视觉👨‍🦽动的机器人流程工业场等。　　同，由于SAM可以接受来其他系统的入提示，因科幻片中根用户视觉焦信息来识别选择对应物或将成为可🐩。　　SAM不仅将在上这些前沿领发挥作用，☕样或将会用👨‍👨‍👧‍👧人们的日常活。“比如医学影像诊🦸‍♀️领域，SAM可能会催生精度更高的👱‍♂️学影像模型🥉提升医疗水；在拍照过🥥中，SAM的加入或将实更快更智能☁️人脸识别。杨戈说道。♋编辑:陈文韬】

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