半岛娱乐官网

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版本 V4.37.7

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半岛娱乐官网详细信息

软件大小: 44.87MB
最后更新: 2024-05-16 17:35:24
最新版本: 半岛娱乐官网V4.37.7
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: 8.0以上

半岛娱乐官网应用介绍

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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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