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格斗游戏

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版本 V5.3.11
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新半岛娱乐app下载详细信息
  • 软件大小: 94.82MB
  • 最后更新: 2024-05-17 07:51:35
  • 最新版本: 新半岛娱乐app下载V5.3.11
  • 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: 4.9以上
新半岛娱乐app下载应用介绍
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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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