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BOB综合·体育详细信息

软件大小: 87.10MB
最后更新: 2024-05-16 12:23:35
最新版本: BOB综合·体育V9.9.17
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: 5.8以上

BOB综合·体育应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分割任务的通用型。与以往只能处理种特定类型图片的图分割模型不同，SAM可以处理所有类型的像。相比于以往的图分割模型，SAM可以识别各种输入提示，定图像中需要分割的容，还可以灵活集成🔓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模糊的场景，也能实较好的图像分割效果　　◎实习记者裴宸　　最近一段时间，工智能通用模型领域现“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对象实现一键分割，🤷‍♂️且能够零样本迁移到他任务中。　　在相展示页面中，科技日记者看到，在一张包水果、案板、刀具、植、储物架等众多物、背景杂乱的厨房照👙中，该模型可迅速识🧳出不同的物体，以粗条勾勒出物体轮廓，用不同颜色对不同物进行区分。“这就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国科🗻院自动化研究所多模人工智能系统全国重实验室研究员、中国学院大学人工智能学教授杨戈向记者表示　　那么，SAM的技术原理是什么？相比此前的图像分割模型该模型有何不同？未又有可能在哪些方面用？　　图像分割通模型泛用性强　　杨向记者解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型任务的人工智模型，叫作通用模型😑与之相对，那些专门理一种类型任务的人智能模型，叫作专有🍘型。　　打个形象的喻，通用模型就好比一个“多面手”。它有处理一般事务的能，但是在精度等性能往往会逊色于只处理种类型任务的专有模。　　既然通用模型,能会在精度上低于专🐘模型，为什么还要费心力地开发通用模型对此，杨戈表示，通模型与专有模型定位🐙同。通用模型带来的是解决分割问题的新式，特别是帮助科研员提升在解决专有任时的效率，“以前，🔙对不同的任务需求，研人员往往需要开发同的专有模型来应对这样开发出的模型精确实会更高，但是往也会付出较大的研发本，而且研发的模型用性不强。”杨戈说　　通用模型能够将有任务都处理得“八🦀不离十”，因此科研员往往只需在通用模的基础上进行优化，之更加符合任务需求可，而不需要费尽心地从零开始搭建专有型。因此，通用模型初始开发成本可能会，但随着使用通用模😝的次数越来越多，其用成本也会越来越低　　SAM就是一类处理图像分割任务的通模型。与以往只能处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。“在SAM出现前，基本上所有的图🥟分割模型都是专有模。”杨戈补充道，“😑个比方，在医学领域有专门分割核磁图像人工智能模型，也有😹门分割CT影像的人工智能模型。但这些模😦往往只在分割专有领内的图像时，才具有好性能，而在分割其👩🏿‍🤝‍👨🏼领域的图像时往往性不佳。”　　有业内家表示，相比于以往图像分割模型，SAM可以识别各种输入提，确定图像中需要分🔏的内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中，且♋前对于一些它未见过🏻相对模糊的场景，也🦿实现较好的图像分割果；同时，SAM建立了一套图像分割的通模型，降低了对于特场景建模知识、训练算、数据标记的需求有望在统一框架下完图像分割任务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　利用海🪔数据实现准确分割　那么，SAM是通过什么技术手段，实现对🔲体的识别与分割？尤是在面对复杂环境、⛈️至没遇到过的物体和⏸️像时，SAM又是怎么做到准确识别与分割？　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不是特别复杂。”杨戈诉记者，“它用到了个叫作‘编码解码器🎞️的构架。”　　记者解到，SAM先通过图像编码器为图像生成🔶码，同时用一个轻量编码器将用户的文字👣示转换为提示编码。☣️后，SAM将图像编码分别和提示编码信息组合在一起，输送到个轻量级解码器中，👨‍👧‍👧于预测分割掩码。这一来，一旦使用者给提示，则每个提示只要几毫秒就能在浏览⤵️中得到结果响应。　杨戈用了一个生动的🔸子解释SAM的运行原理。“比如说，给你张带有猫和狗的图片👹‘将照片中的猫标注来’这就是提示；但对于机器来说，它并能直接‘明白’这种字性提示，因此就需将文字性提示转换为器能够理解的提示编。”同理，对于照片🦳的猫和狗，机器实际并不能直接“明白”么是猫、什么是狗，是将照片中的猫和狗图片编码对应起来。SAM通过训练学习提示编码与图片编码的不结合，理解人类在文,-提示中表述的希望如分割这张图片。一旦🤙将照片中的猫标注出”这句提示被输入时SAM就能快速运行，得到人类想要的结果　　既然SAM并没有真正理解什么是猫、-么是狗，它又是如何确地执行人类赋予的务的呢？　　“虽然SAM并没有完全理解人类的语言和视觉的能，但是通过对海量数的学习，SAM仍然能够做到准确执行任务”杨戈解释道，用于⬛练SAM的数据集的数据量，是以往最大数-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💆‍♂️量越大，机器分割图👩‍👩‍👧‍👦的能力就越准确；即🧑🏼‍🤝‍🧑🏻在某张图中出现了这11亿个物体之外的物体，机器也往往能够根以往经验以较高的准🏏率“推断”出它是什物体，并将其纳入自的数据库，这就是为么SAM对于从未见过的物体，也能有很好识别与分割效果。　⚗️“需要注意的是，这11亿个标注也不是纯手工完成的，而是通过🌗进的方式自动完成标的。一开始，这个数集中只有相对少量的注数据。科研人员先这些数据训练出一个✂️型，然后再让这个模自动标注数据，并通人工对标注结果进行进，这就得到了比上个数据集更大一些的🔲据集。如此循环往复🥌就能得到海量标注数集。”杨戈补充道。　促进计算机视觉领🍜发展　　功能如此强🎢的图像分割通用模型🍖将给计算机视觉领域来哪些改变？　　“认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的,研人员带来工作范式的变化。”杨戈对记🧚说道，“SAM的出现确实会对目前一些与器人视觉相关的研究域造成冲击，但从总👠上看，SAM的出现会提升相关科研人员的率。”　　杨戈解释，以往科研人员构建像分割模型，是一个♈从下到上、从零开始🐶的过程；而图像分割用模型则将模型构建式变成了“从上到下，即在已有性能和泛能力更强的模型基础继续修改、优化，“可能确实会取代某些有模型，但从总体上它将有利于整个领域发展。”　　此外，具体应用上，图像分通用模型前景十分广。　　工业中的机器觉、自动驾驶、安防一些原来采用计算机💸觉技术的行业，因为🧎‍♂️尾场景多，需要大量签数据，因此训练成较高。有了图像分割用模型后，这些领域定制化开发产品的成可能会降低，由此带毛利率的提升；还有🌛些领域，过去因为样💞量少而难以应用深度🦽习等人工智能算法。在，由于SAM在零样本或者少量样本上表🚠优异，一些新的应用🎎域将被拓展，比如从🔝码驱动变为视觉驱动机器人、流程工业场🎦等。　　同时，由于SAM可以接受来自其他系统的输入提示，因⏳科幻片中根据用户视焦点信息来识别并选对应物体或将成为可。　　SAM不仅将在上述这些前沿领域发作用，同样或将会用人们的日常生活。“如在医学影像诊断领↩️，SAM可能会催生出精度更高的医学影像📯型，提升医疗水平；拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更能的人脸识别。”杨说道。【编辑:陈文韬】

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BOB综合·体育版本更新

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