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软件大小: 49.72MB
最后更新: 2024-05-15 16:40:14
最新版本: im体育软件投注V3.31.1
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: 9.7以上

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　　SAM是一类处理图像分任务的通用模。与以往只能理某种特定类图片的图像分模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。,-比于以往的图👨‍🚒分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确图像中需要分的内容，还可灵活集成到虚现实/增强现实等其他系统中且目前对于一👩🏿‍🤝‍👨🏾它未见过或相模糊的场景，能实现较好的🎞️像分割效果。🐙　◎实习记者宸纬　　最近段时间，人工😾能通用模型领频现“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🈹本分割一切”👨‍🦯也就是说，SAM能从照片或视频图像中对任🕟对象实现一键🍁割，并且能够样本迁移到其任务中。　　🩺相关展示页面’，科技日报记😺看到，在一张🐠含水果、案板💱刀具、绿植、物架等众多物、背景杂乱的房照片中，该型可迅速识别不同的物体，👨‍✈️粗线条勾勒出体轮廓，并用同颜色对不同体进行区分。🤬这就是SAM最重要的功能—图像分割。”国科学院自动研究所多模态🕖工智能系统全重点实验室研🙆‍♀️员、中国科学😽大学人工智能院教授杨戈向者表示。　　么，SAM的技术原理是什么相比于此前的🧂像分割模型，模型有何不同🧂未来又有可能😁哪些方面应用　　图像分割用模型泛用性　　杨戈向记解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型‼️务的人工智能型，叫作通用型。与之相对那些专门处理种类型任务的🖱️工智能模型，作专有模型。🔟　打个形象的🕵️‍♂️喻，通用模型好比是一个“面手”。它具🔭处理一般事务📚能力，但是在度等性能上往会逊色于只处-一种类型任务专有模型。　🔃既然通用模型能会在精度上于专有模型，什么还要费尽力地开发通用型？对此，杨表示，通用模🦺与专有模型定🏡不同。通用模带来的，是解👺分割问题的新式，特别是帮🛩️科研人员提升解决专有任务的效率，“以，面对不同的,-务需求，科研员往往需要开不同的专有模来应对。这样发出的模型精🎺确实会更高，❇️是往往也会付🚃较大的研发成，而且研发的型通用性不强🦼”杨戈说。　通用模型能够所有任务都处🌔得“八九不离”，因此科研员往往只需在✳️用模型的基础进行优化，使👩🏾‍🤝‍👩🏼更加符合任务求即可，而不要费尽心力地零开始搭建专模型。因此，🦖用模型的初始发成本可能会，但随着使用用模型的次数🐍来越多，其应成本也会越来低。　　SAM就是一类处理像分割任务的用模型。与以只能处理某种🦥定类型图片的像分割模型不，SAM可以处理所有类型的像。“在SAM出现前，基本所有的图像分模型都是专有👷‍♀️型。”杨戈补🥯道，“打个比🤮，在医学领域有专门分割核◼️图像的人工智模型，也有专分割CT影像的人工智能模型但这些模型往💊只在分割专有🧏‍♀️域内的图像时才具有良好性，而在分割其领域的图像时往性能不佳。　　有业内专-表示，相比于往的图像分割型，SAM可以识别各种输入示，确定图像需要分割的内⚾，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其系统中，且目对于一些它未过或相对模糊场景，也能实较好的图像分效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通🎭模型，降低了于特定场景建知识、训练计👨🏾‍🤝‍👨🏻、数据标记的求，有望在统👄框架下完成图分割任务。目Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　用海量数据实准确分割　　么，SAM是通过什么技术手，实现对物体📕识别与分割？其是在面对复环境、甚至没到过的物体和📉像时，SAM又是怎么做到准识别与分割的　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实不是特别复杂👩‍❤️‍👩”杨戈告诉记，“它用到了个叫作‘编码码器’的构架”　　记者了到，SAM先通过图像编码器’图像生成编码同时用一个轻级编码器将用的文字提示转为提示编码。👄后，SAM将图像编码分别和示编码信息源💁合在一起，输🌨️到一个轻量级码器中，用于⛷️测分割掩码。样一来，一旦用者给出提示则每个提示只🖤要几毫秒就能浏览器中得到果响应。　　戈用了一个生的例子解释SAM的运行原理。“比如说，给一张带有猫和的图片。‘将♨️片中的猫标注来’这就是提；但是对于机来说，它并不直接‘明白’🙆种文字性提示因此就需要将字性提示转换🦌机器能够理解🏃提示编码。”理，对于照片😷的猫和狗，机实际上并不能接“明白”什是猫、什么是🌪️，而是将照片的猫和狗与图编码对应起来SAM通过训练学习提示编码💏图片编码的不👩‍🏭结合，理解人在文字提示中述的希望如何割这张图片。旦“将照片中猫标注出来”🐣句提示被输入，SAM就能快速运行，得到🚟类想要的结果🚡　　既然SAM并没有真正理什么是猫、什是狗，它又是何准确地执行类赋予的任务呢？　　“虽SAM并没有完全理解人类的言和视觉的能，但是通过对量数据的学习SAM仍然能够做到准确执行务。”杨戈解道，用于训练SAM的数据集的数据量，是以最大数据集的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，据量越大，机分割图像的能🔆就越准确；即🖇️在某张图中出了这11亿个物体之外的物体🕳️机器也往往能👟根据以往经验较高的准确率推断”出它是😩么物体，并将🎁纳入自己的数♋库，这就是为么SAM对于从未见过的物体🎐也能有很好的别与分割效果　　“需要注的是，这11亿个标注也不是手工完成的，是通过渐进的式自动完成标的。一开始，🐨个数据集中只相对少量的标数据。科研人🕯️先用这些数据练出一个模型然后再让这个型自动标注数，并通过人工标注结果进行-进，这就得到比上一个数据更大一些的数👩🏿‍🤝‍👨🏼集。如此循环📬复，就能得到🐖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模型，将给计机视觉领域带哪些改变？　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域👨🏿‍🤝‍👨🏻科研人员带来作范式上的变📃。”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会目前一些与机人视觉相关的🩹究领域造成冲，但从总体上，SAM的出现会提升相关科🏆人员的效率。👩🏻‍🤝‍👨🏼　　杨戈解释，以往科研人构建图像分割🔌型，是一个“下到上、从零🧩始”的过程；图像分割通用型则将模型构方式变成了“上到下”，即,,,已有性能和泛能力更强的模基础上继续修、优化，“这能确实会取代些专有模型，🅰️从总体上看它有利于整个领,,,的发展。”　😔此外，在具体用上，图像分通用模型前景🐒分广阔。　　📤业中的机器视、自动驾驶、🦷防等一些原来用计算机视觉术的行业，因长尾场景多，🥗要大量标签数🏻，因此训练成较高。有了图☃️分割通用模型，这些领域内制化开发产品成本可能会降，由此带来毛🥴率的提升；还⛷️一些领域，过因为样本量少难以应用深度习等人工智能法。现在，由SAM在零样本或者少量样本🌬️表现优异，一新的应用领域被拓展，比如代码驱动变为🧁觉驱动的机器、流程工业场👨‍🎨等。　　同时🙅由于SAM可以接受来自其他统的输入提示🟡因此科幻片中据用户视觉焦🏹信息来识别并择对应物体或成为可能。　SAM不仅将在上述这些前沿🤽‍♂️域发挥作用，♊样或将会用于们的日常生活“比如在医学🌆像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的学影像模型，😎升医疗水平；🔟拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智👲的人脸识别。杨戈说道。【辑:陈文韬】

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