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软件大小: 28.87MB
最后更新: 2024-05-27 07:31:48
最新版本: 凤凰彩票平台appV9.10.6
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: 9.6以上

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　　SAM是一类处图像分割务的通用’型。与以只能处理种特定类图片的图分割模型同，SAM可以处理🎛️有类型的👮‍♀️像。相比以往的图分割模型SAM可以识别各种入提示，定图像中要分割的容，还可灵活集成🧖‍♀️虚拟现实/增强现实其他系统，且目前于一些它见过或相🌌模糊的场，也能实较好的图分割效果🕓　　◎实记者裴宸　　最近段时间，🎪工智能通🦊模型领域现“爆款。4月，Meta公司发布了一😹名为“SegmentAnythingModel”(SAM)的通用模型号称可以🐝零样本分一切”。就是说，SAM能从照片或视频像中对任对象实现,键分割，-,且能够零本迁移到他任务中　　在相🔸展示页面,，科技日记者看到,,在一张包’水果、案、刀具、植、储物等众多物,,,、背景杂🗳️的厨房照⏩中，该模可迅速识🥥出不同的🦱体，以粗条勾勒出体轮廓，用不同颜🚜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👫🏿究所多模人工智能统全国重实验室研〽️员、中国学院大学📑工智能学教授杨戈记者表示🖼️　　那么SAM的技术原理是么？相比此前的图🖍️分割模型♣️该模型有不同？未又有可能哪些方面用？　　👩‍👧像分割通模型泛用强　　杨,-向记者解道，像SAM这样可以处理多种💂‍♀️同类型任的人工智模型，叫通用模型与之相对那些专门🤡理一种类-任务的人🛹智能模型👩‍👧‍👧叫作专有型。　　👥个形象的🚄喻，通用型就好比一个“多⚓手”。它有处理一事务的能，但是在度等性能往往会逊⚽于只处理👩‍🔧种类型任的专有模。　　既🦖通用模型能会在精上低于专模型，为么还要费心力地开通用模型对此，杨💍表示，通模型与专👯‍♂️模型定位👩‍👧‍👧同。通用型带来的🙇是解决分,-问题的新🔊式，特别帮助科研👫🏿员提升在🚢决专有任时的效率“以前，🍬对不同的务需求，-研人员往需要开发同的专有型来应对这样开发🌿的模型精确实会更🤹‍♂️，但是往也会付出大的研发本，而且🙆‍♀️发的模型用性不强”杨戈说　　通用型能够将🤽‍♀️有任务都理得“八不离十”💿因此科研员往往只😂在通用模的基础上👣行优化，之更加符任务需求可，而不🐮要费尽心地从零开搭建专有型。因此👥通用模型初始开发本可能会，但随着用通用模😍的次数越越多，其用成本也🍜越来越低　　SAM就是一类理图像分任务的通模型。与往只能处🪁某种特定型图片的像分割模🐘不同，SAM可以处理所有类型图像。“SAM出现前，基本🕶️所有的图分割模型是专有模🏿。”杨戈🚁充道，“个比方，医学领域有专门分核磁图像人工智能🕑型，也有🛁门分割CT影像的人⏹️智能模型但这些模❗往往只在🎪割专有领内的图像，才具有🤾‍♂️好性能，在分割其领域的图🦿时往往性不佳。”🖤　有业内家表示，比于以往图像分割型，SAM可以识别种输入提，确定图🙇中需要分的内容，可以灵活🙈成到虚拟实/增强现实等其他统中，且前对于一🦄它未见过相对模糊场景，也实现较好图像分割🛏️果；同时SAM建立了一套图分割的通🐤模型，降🥝了对于特场景建模👸识、训练算、数据记的需求有望在统框架下完🔪图像分割务。目前Meta公司已经开放享SAM的代码和训数据集。　利用海-,数据实现确分割　那么，SAM是通过什么技术手🕛，实现对体的识别❇️分割？尤是在面对🥢杂环境、至没遇到的物体和像时，SAM又是怎么做到准确别与分割？　　“据Meta发布的相’论文，SAM的模型结构其实并是特别复。”杨戈诉记者，🥪它用到了🙊个叫作‘码解码器的构架。　　记者📞解到，SAM先通过图像编码器🌯图像生成码，同时-一个轻量编码器将👨‍👧户的文字📔示转换为示编码。🚽后，SAM将图像编🤳分别和提编码信息组合在一，输送到个轻量级👞码器中，于预测分掩码。这一来，一使用者给😷提示，则个提示只要几毫秒能在浏览⛹️‍♀️中得到结响应。　🦥杨戈用了个生动的👩🏽‍🤝‍👩🏼子解释SAM的运行原理。“比说，给你张带有猫👩🏻‍🤝‍👨🏽狗的图片‘将照片📥的猫标注来’这就提示；但🎰对于机器说，它并☘️能直接‘,白’这种字性提示🆚因此就需将文字性,,,示转换为-器能够理的提示编。”同理对于照片的猫和狗🕓机器实际并不能直“明白”么是猫、,么是狗，是将照片的猫和狗图片编码应起来。SAM通过训练学习提编码与图📖编码的不结合，理人类在文提示中表的希望如🦪分割这张片。一旦将照片中猫标注出”这句提被输入时SAM就能快速运行得到人类要的结果🤍　　既然SAM并没有真正理解么是猫、么是狗，🛰️又是如何确地执行类赋予的💙务的呢？🈲　“虽然SAM并没有完全理解类的语言视觉的能，但是通对海量数😒的学习，SAM仍然能够做到准执行任务”杨戈解🚌道，用于,练SAM的数据集的🖍️据量，是往最大数🔒集的6倍。在这个数集中，包1100万张图像，11亿个标注(可简单理解为11亿个物体)。这是一“走量”-过程，数量越大，器分割图的能力就’准确；即在某张图出现了这11亿个物体之外的物，机器也🚩往能够根以往经验较高的准率“推断出它是什物体，并🙇‍♂️其纳入自的数据库这就是为么SAM对于从未见的物体，🦏能有很好识别与分效果。　“需要注的是，这11亿个标注也不是纯工完成的而是通过进的方式动完成标的。一开🐃，这个数集中只有对少量的注数据。研人员先🚚这些数据练出一个型，然后🍲让这个模自动标注据，并通人工对标结果进行进，这就-,到了比上个数据集大一些的据集。如循环往复就能得到量标注数🧍‍♀️集。”杨补充道。📽️　促进计机视觉领👩‍💼发展　　🎛️能如此强🚵的图像分✔️通用模型将给计算♈视觉领域✳️来哪些改？　　“认为，SAM的出现将为计算机觉领域的研人员带工作范式,的变化。杨戈对记说道，“SAM的出现确实会对📴前一些与器人视觉⛱️关的研究域造成冲🧜‍♂️，但从总上看，SAM的出现会提升相关研人员的🏖️率。”　杨戈解释，以往科人员构建像分割模🥩，是一个从下到上从零开始的过程；图像分割🧀用模型则😌模型构建式变成了从上到下，即在已性能和泛能力更强👨‍👨‍👧‍👧模型基础继续修改优化，“可能确实⏩取代某些有模型，从总体上它将有利整个领域发展。”　此外，具体应用🤼‍♀️，图像分通用模型🖱️景十分广。　　工⛹️中的机器觉、自动驶、安防一些原来😃用计算机觉技术的业，因为尾场景多需要大量🪓签数据，此训练成较高。有图像分割用模型后这些领域定制化开产品的成🎡可能会降🐤，由此带🗿毛利率的升；还有👨‍❤️‍👨些领域，️⃣去因为样⬇️量少而难应用深度习等人工能算法。在，由于SAM在零样本或者少样本上表优异，一新的应用域将被拓，比如从码驱动变视觉驱动🥼机器人、😹程工业场等。　　时，由于SAM可以接受来自其系统的输提示，因科幻片中🐼据用户视焦点信息🧄识别并选🧬对应物体’将成为可。　　SAM不仅将在上述这些,-沿领域发作用，同或将会用人们的日生活。“如在医学像诊断领，SAM可能会催生精度更高医学影像型，提升疗水平；拍照过程，SAM的加入或将现更快更-能的人脸别。”杨说道。【辑:陈文韬】

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