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软件大小: 01.75MB
最后更新: 2024-05-14 16:52:14
最新版本: 半岛体彩官方入口V9.38.16
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: 6.1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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半岛体彩官方入口版本更新

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