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软件大小: 07.61MB
最后更新: 2024-06-08 02:10:03
最新版本: im体育平台信誉V9.5.15
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: 1.2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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