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软件大小: 85.60MB
最后更新: 2024-05-24 14:58:18
最新版本: im体育官网首页V9.35.12
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: 2.7以上

im体育官网首页应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分割任务的用模型。与以往只处理某种特定类型🔝片的图像分割模型📉同，SAM可以处理所有类型的图像。比于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提示，定图像中需要分割内容，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其他系统中😵且目前对于一些它⚔️见过或相对模糊的景，也能实现较好🕒图像分割效果。　,,◎实习记者裴宸纬　最近一段时间，工智能通用模型领频现“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😐本分割一切”。也📬是说，SAM能从照片或视频图像中对意对象实现一键分，并且能够零样本♂️移到其他任务中。　在相关展示页面,,，科技日报记者看，在一张包含水果案板、刀具、绿植储物架等众多物体背景杂乱的厨房照中，该模型可迅速别出不同的物体，🗡️粗线条勾勒出物体廓，并用不同颜色不同物体进行区分👨‍🚀“这就是SAM最重要的功能——图像割。”中国科学院动化研究所多模态🦼工智能系统全国重实验室研究员、中科学院大学人工智学院教授杨戈向记🕜表示。　　那么，SAM的技术原理是什么？相比于此前的像分割模型，该模🏖️有何不同？未来又🙁可能在哪些方面应？　　图像分割通模型泛用性强　　戈向记者解释道，🧟SAM这样可以处理多种不同类型任务🛩️人工智能模型，叫🔽通用模型。与之相，那些专门处理一类型任务的人工智🌖模型，叫作专有模。　　打个形象的喻，通用模型就好👞是一个“多面手”它具有处理一般事的能力，但是在精🎋等性能上往往会逊于只处理一种类型务的专有模型。　既然通用模型可能在精度上低于专有型，为什么还要费🚵心力地开发通用模？对此，杨戈表示💑通用模型与专有模定位不同。通用模️⃣带来的，是解决分问题的新范式，特是帮助科研人员提在解决专有任务时⛷️效率，“以前，面不同的任务需求，🙎‍♀️研人员往往需要开不同的专有模型来👱‍♂️对。这样开发出的型精度确实会更高但是往往也会付出大的研发成本，而🔫研发的模型通用性🕡强。”杨戈说。　通用模型能够将所💽任务都处理得“八不离十”，因此科🌕人员往往只需在通模型的基础上进行化，使之更加符合🆖务需求即可，而不要费尽心力地从零始搭建专有模型。此，通用模型的初开发成本可能会高👯‍♂️但随着使用通用模的次数越来越多，↩️应用成本也会越来🏌️‍♀️低。　　SAM就是一类处理图像分割🧡务的通用模型。与往只能处理某种特类型图片的图像分🎒模型不同，SAM可以处理所有类型的像。“在SAM出现前，基本上所有的像分割模型都是专模型。”杨戈补充🥾，“打个比方，在学领域，有专门分核磁图像的人工智🔚模型，也有专门分🐅CT影像的人工智能模型。但这些模型往只在分割专有领内的图像时，才具良好性能，而在分其他领域的图像时往性能不佳。”　有业内专家表示，❤️比于以往的图像分模型，SAM可以识别各种输入提示，定图像中需要分割内容，还可以灵活💳成到虚拟现实/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景，也能实现较好图像分割效果；同，SAM建立了一套图像分割的通用模，降低了对于特定景建模知识、训练🌷算、数据标记的需，有望在统一框架完成图像分割任务🍩目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集　　利用海量数据🐫现准确分割　　那，SAM是通过什么技术手段，实现对📆体的识别与分割？其是在面对复杂环🗒️、甚至没遇到过的体和图像时，SAM又是怎么做到准确别与分割的？　　🌆根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实并不特别复杂。”杨戈诉记者，“它用到🌊一个叫作‘编码解器’的构架。”　记者了解到，SAM先通过图像编码器🤍图像生成编码，同⏺️用一个轻量级编码将用户的文字提示-换为提示编码。然👩‍👩‍👧‍👦，SAM将图像编码分别和提示编码信🧼源组合在一起，输👿到一个轻量级解码中，用于预测分割码。这样一来，一使用者给出提示，🌾每个提示只需要几🌰秒就能在浏览器中到结果响应。　　🔊戈用了一个生动的子解释SAM的运行原理。“比如说，你一张带有猫和狗图片。‘将照片中猫标注出来’这就提示；但是对于机来说，它并不能直‘明白’这种文字提示，因此就需要文字性提示转换为器能够理解的提示-码。”同理，对于🤼‍♂️片中的猫和狗，机实际上并不能直接明白”什么是猫、么是狗，而是将照✍️中的猫和狗与图片👵码对应起来。SAM通过训练学习提示码与图片编码的不结合，理解人类在🧑🏿‍🤝‍🧑🏽字提示中表述的希🤼‍♀️如何分割这张图片一旦“将照片中的标注出来”这句提🍉被输入时，SAM就能快速运行，得到🦒类想要的结果。　🥿既然SAM并没有真正理解什么是猫、么是狗，它又是如准确地执行人类赋的任务的呢？　　🍢虽然SAM并没有完全理解人类的语言视觉的能力，但是过对海量数据的学，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🖍️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🐰越大，机器分割图的能力就越准确；使在某张图中出现这11亿个物体之外的物体，机器也往能够根据以往经验较高的准确率“推”出它是什么物体🧫并将其纳入自己的据库，这就是为什SAM对于从未见过的物体，也能有很的识别与分割效果　　“需要注意的👩🏾‍🤝‍👩🏽，这11亿个标注也不是纯手工完成的而是通过渐进的方自动完成标注的。开始，这个数据集只有相对少量的标😟数据。科研人员先这些数据训练出一模型，然后再让这模型自动标注数据❓并通过人工对标注果进行改进，这就到了比上一个数据更大一些的数据集如此循环往复，就🍣得到海量标注数据♉。”杨戈补充道。　促进计算机视觉💓域发展　　功能如强大的图像分割通模型，将给计算机觉领域带来哪些改🟪？　　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域的科研员带来工作范式上变化。”杨戈对记🗻说道，“SAM的出现确实会对目前一🖤与机器人视觉相关☣️研究领域造成冲击但从总体上看，SAM的出现会提升相关科研人员的效率。　　杨戈解释道，往科研人员构建图’分割模型，是一个⚓从下到上、从零开”的过程；而图像🗳️割通用模型则将模👍构建方式变成了“😥上到下”，即在已🦲性能和泛化能力更的模型基础上继续🦾改、优化，“这可确实会取代某些专模型，但从总体上它将有利于整个领的发展。”　　此⛹️‍♀️，在具体应用上，像分割通用模型前十分广阔。　　工中的机器视觉、自🐹驾驶、安防等一些🀄来采用计算机视觉术的行业，因为长场景多，需要大量签数据，因此训练🚸本较高。有了图像割通用模型后，这领域内定制化开发🐴品的成本可能会降，由此带来毛利率🔋提升；还有一些领-，过去因为样本量而难以应用深度学🧈等人工智能算法。-在，由于SAM在零样本或者少量样本🍺表现优异，一些新应用领域将被拓展比如从代码驱动变视觉驱动的机器人⚒️流程工业场景等。　同时，由于SAM可以接受来自其他统的输入提示，因科幻片中根据用户觉焦点信息来识别🙋‍♀️选择对应物体或将为可能。　　SAM不仅将在上述这些🙇‍♀️沿领域发挥作用，🏛️样或将会用于人们日常生活。“比如🩳医学影像诊断领域SAM可能会催生出精度更高的医学影模型，提升医疗水；在拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智能的人脸👁️别。”杨戈说道。编辑:陈文韬】

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