69066mooc欢迎光临

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69066mooc欢迎光临详细信息

软件大小: 65.69MB
最后更新: 2024-04-29 15:01:13
最新版本: 69066mooc欢迎光临V7.23.14
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: 9.3以上

69066mooc欢迎光临应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往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。相比以往的图像分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确图像中需要分割的内容，还以灵活集成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且目前于一些它未见过或相对模糊场景，也能实现较好的图像💇割效果。　　◎实习记者裴纬　　最近一段时间，人工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“零样本分割一切”。就是说，SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现一分割，并且能够零样本迁移其他任务中。　　在相关展页面中，科技日报记者看到〰️在一张包含水果、案板、刀、绿植、储物架等众多物体👩‍🦲背景杂乱的厨房照片中，该型可迅速识别出不同的物体以粗线条勾勒出物体轮廓，🕒用不同颜色对不同物体进行分。“这就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国学院自动化研究所多模态人智能系统全国重点实验室研🚆员、中国科学院大学人工智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📔模型，该模型有何不同？未又有可能在哪些方面应用？😢　图像分割通用模型泛用性🏇　　杨戈向记者解释道，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，那些门处理一种类型任务的人工🤚能模型，叫作专有模型。　打个形象的比喻，通用模型好比是一个“多面手”。它有处理一般事务的能力，但在精度等性能上往往会逊色只处理一种类型任务的专有型。　　既然通用模型可能在精度上低于专有模型，为么还要费尽心力地开发通用型？对此，杨戈表示，通用型与专有模型定位不同。通模型带来的，是解决分割问的新范式，特别是帮助科研员提升在解决专有任务时的率，“以前，面对不同的任需求，科研人员往往需要开不同的专有模型来应对。这开发出的模型精度确实会更♟️，但是往往也会付出较大的发成本，而且研发的模型通👩‍👧‍👧性不强。”杨戈说。　　通模型能够将所有任务都处理“八九不离十”，因此科研员往往只需在通用模型的基🧖‍♀️上进行优化，使之更加符合务需求即可，而不需要费尽力地从零开始搭建专有模型🤗因此，通用模型的初始开发本可能会高，但随着使用通🦑模型的次数越来越多，其应成本也会越来越低。　　SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。与以往只能处某种特定类型图片的图像分模型不同，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模型都是专有模型。”杨戈充道，“打个比方，在医学域，有专门分割核磁图像的工智能模型，也有专门分割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，而在分割其他领域的图像往往性能不佳。”　　有业专家表示，相比于以往的图分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确定图像中需👨‍🦼分割的内容，还可以灵活集🕵️‍♀️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，也实现较好的图像分割效果；时，SAM建立了一套图像分割的通用模型，降低了对于☑️定场景建模知识、训练计算数据标记的需求，有望在统框架下完成图像分割任务。前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　利用海量数据实现准确割　　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对物体的💅别与分割？尤其是在面对复🐏环境、甚至没遇到过的物体图像时，SAM又是怎么做到准确识别与分割的？　　“据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不是特别复杂。”杨戈告诉记者’“它用到了一个叫作‘编码码器’的构架。”　　记者解到，SAM先通过图像编码器为图像生成编码，同时用个轻量级编码器将用户的文提示转换为提示编码。然后SAM将图像编码分别和提示编码信息源组合在一起，输到一个轻量级解码器中，用🏩预测分割掩码。这样一来，💝旦使用者给出提示，则每个示只需要几毫秒就能在浏览中得到结果响应。　　杨戈了一个生动的例子解释SAM的运行原理。“比如说，给😠一张带有猫和狗的图片。‘照片中的猫标注出来’这就🔖提示；但是对于机器来说，👑并不能直接‘明白’这种文性提示，因此就需要将文字🏢提示转换为机器能够理解的示编码。”同理，对于照片的猫和狗，机器实际上并不直接“明白”什么是猫、什是狗，而是将照片中的猫和与图片编码对应起来。SAM通过训练学习提示编码与图编码的不同结合，理解人类🔦文字提示中表述的希望如何割这张图片。一旦“将照片的猫标注出来”这句提示被❔入时，SAM就能快速运行，得到人类想要的结果。　　🍳然SAM并没有真正理解什么是猫、什么是狗，它又是如准确地执行人类赋予的任务呢？　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉🥝能力，但是通过对海量数据学习，SAM仍然能够做到准确执行任务。”杨戈解释道🏑用于训练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🕤图像的能力就越准确；即使🎏某张图中出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往往够根据以往经验以较高的准📌率“推断”出它是什么物体并将其纳入自己的数据库，就是为什么SAM对于从未见过的物体，也能有很好的识与分割效果。　　“需要注的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，而是通过渐🕗的方式自动完成标注的。一始，这个数据集中只有相对💄量的标注数据。科研人员先这些数据训练出一个模型，后再让这个模型自动标注数，并通过人工对标注结果进改进，这就得到了比上一个据集更大一些的数据集。如循环往复，就能得到海量标数据集。”杨戈补充道。　促进计算机视觉领域发展　功能如此强大的图像分割通模型，将给计算机视觉领域来哪些改变？　　“我认为SAM的出现将为计算机视觉领域的科研人员带来工作范上的变化。”杨戈对记者说，“SAM的出现确实会对目前一些与机器人视觉相关的究领域造成冲击，但从总体看，SAM的出现会提升相关科研人员的效率。”　　杨解释道，以往科研人员构建像分割模型，是一个“从下✴️上、从零开始”的过程；而🤡像分割通用模型则将模型构方式变成了“从上到下”，😙在已有性能和泛化能力更强-模型基础上继续修改、优化💦“这可能确实会取代某些专模型，但从总体上看它将有😺于整个领域的发展。”　　-外，在具体应用上，图像分通用模型前景十分广阔。　工业中的机器视觉、自动驾、安防等一些原来采用计算视觉技术的行业，因为长尾景多，需要大量标签数据，😴此训练成本较高。有了图像割通用模型后，这些领域内制化开发产品的成本可能会📠低，由此带来毛利率的提升还有一些领域，过去因为样🌞量少而难以应用深度学习等工智能算法。现在，由于SAM在零样本或者少量样本上表现优异，一些新的应用领域被拓展，比如从代码驱动变🏍️视觉驱动的机器人、流程工场景等。　　同时，由于SAM可以接受来自其他系统的输入提示，因此科幻片中根据户视觉焦点信息来识别并选对应物体或将成为可能。　SAM不仅将在上述这些前沿领域发挥作用，同样或将会于人们的日常生活。“比如医学影像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的医学像模型，提升医疗水平；在照过程中，SAM的加入或将实现更快更智能的人脸识别🛠️”杨戈说道。【编辑:陈文韬】

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