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软件大小: 85.12MB
最后更新: 2024-05-16 19:02:05
最新版本: 开云平台官网入口V2.25.14
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: 4.1以上

开云平台官网入口应用介绍

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　　SAM是一类处理图像分-任务的通用模🐍。与以往只能🗂️理某种特定类🤾图片的图像分🍾模型不同，SAM可以处理所有类型的图像。比于以往的图分割模型，SAM可以识别各种输入提示，确图像中需要分的内容，还可灵活集成到虚现实/增强现实等其他系统中且目前对于一它未见过或相模糊的场景，能实现较好的,,,像分割效果。　◎实习记者宸纬　　最近段时间，人工🍐能通用模型领🏃‍♀️频现“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👇本分割一切”🩹也就是说，SAM能从照片或视频图像中对任☦️对象实现一键割，并且能够样本迁移到其👩🏽‍🤝‍👨🏿任务中。　　🎨相关展示页面，科技日报记看到，在一张含水果、案板刀具、绿植、物架等众多物、背景杂乱的房照片中，该🎙️型可迅速识别--不同的物体，粗线条勾勒出体轮廓，并用同颜色对不同体进行区分。🔺这就是SAM最重要的功能—🌕图像分割。”国科学院自动研究所多模态工智能系统全🧇重点实验室研👃员、中国科学大学人工智能院教授杨戈向者表示。　　么，SAM的技术原理是什么相比于此前的像分割模型，模型有何不同🚋未来又有可能哪些方面应用　　图像分割🍋用模型泛用性　　杨戈向记🏐解释道，像SAM这样可以处理多种不同类型🖐️务的人工智能型，叫作通用型。与之相对🎱那些专门处理种类型任务的🚁工智能模型，作专有模型。　打个形象的喻，通用模型好比是一个“面手”。它具💐处理一般事务能力，但是在🚜度等性能上往会逊色于只处⛰️一种类型任务专有模型。　既然通用模型能会在精度上于专有模型，什么还要费尽力地开发通用🌵型？对此，杨💐表示，通用模与专有模型定不同。通用模👘带来的，是解📙分割问题的新式，特别是帮科研人员提升解决专有任务的效率，“以®️，面对不同的务需求，科研-员往往需要开👩🏼‍🤝‍👨🏽不同的专有模来应对。这样发出的模型精确实会更高，是往往也会付较大的研发成，而且研发的型通用性不强”杨戈说。　通用模型能够所有任务都处🦾得“八九不离🕎”，因此科研员往往只需在用模型的基础🧬进行优化，使👨‍❤️‍💋‍👨更加符合任务🚈求即可，而不🟣要费尽心力地,零开始搭建专🧖‍♀️模型。因此，用模型的初始✒️发成本可能会，但随着使用👨‍👩‍👧‍👦用模型的次数来越多，其应成本也会越来低。　　SAM就是一类处理像分割任务的用模型。与以只能处理某种🐑定类型图片的像分割模型不🌂，SAM可以处理所有类型的像。“在SAM出现前，基本所有的图像分模型都是专有🔉型。”杨戈补🌵道，“打个比，在医学领域有专门分割核图像的人工智模型，也有专🏾分割CT影像的人工智能模型但这些模型往🔹只在分割专有域内的图像时才具有良好性，而在分割其领域的图像时往性能不佳。📭　　有业内专表示，相比于往的图像分割型，SAM可以识别各种输入示，确定图像需要分割的内，还可以灵活成到虚拟现实/增强现实等其系统中，且目对于一些它未过或相对模糊场景，也能实较好的图像分效果；同时，SAM建立了一套图像分割的通模型，降低了于特定场景建知识、训练计、数据标记的求，有望在统框架下完成图分割任务。目Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。　　️⃣用海量数据实准确分割　　么，SAM是通过什么技术手🏘️，实现对物体识别与分割？其是在面对复环境、甚至没到过的物体和像时，SAM又是怎么做到准👖识别与分割的💄　　“根据Meta发布的相关论文，SAM的模型结构其实不是特别复杂”杨戈告诉记，“它用到了个叫作‘编码码器’的构架👨‍👩‍👧‍👦”　　记者了到，SAM先通过图像编码器图像生成编码🚗同时用一个轻🩲级编码器将用的文字提示转为提示编码。👩🏽‍🤝‍👨🏼后，SAM将图像编码分别和示编码信息源合在一起，输到一个轻量级码器中，用于👅测分割掩码。样一来，一旦用者给出提示则每个提示只要几毫秒就能浏览器中得到果响应。　　戈用了一个生🦄的例子解释SAM的运行原理。“比如说，给一张带有猫和的图片。‘将,,,片中的猫标注🍂来’这就是提；但是对于机🆗来说，它并不直接‘明白’🥔种文字性提示因此就需要将字性提示转换💁机器能够理解提示编码。”👳‍♂️理，对于照片的猫和狗，机☦️实际上并不能接“明白”什是猫、什么是，而是将照片🧁的猫和狗与图编码对应起来SAM通过训练学习提示编码图片编码的不💇结合，理解人在文字提示中述的希望如何⏱️割这张图片。旦“将照片中📺猫标注出来”句提示被输入，SAM就能快速运行，得到类想要的结果✳️　　既然SAM并没有真正理什么是猫、什是狗，它又是🏦何准确地执行类赋予的任务呢？　　“虽SAM并没有完全理解人类的言和视觉的能，但是通过对量数据的学习️⃣SAM仍然能够做到准确执行🛑务。”杨戈解👩‍🦼道，用于训练SAM的数据集的数据量，是以最大数据集的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，--据量越大，机⚗️分割图像的能😴就越准确；即在某张图中出-了这11亿个物体之外的物体机器也往往能🧜‍♀️根据以往经验🛳️较高的准确率🦰推断”出它是么物体，并将-纳入自己的数库，这就是为🧘‍♀️么SAM对于从未见过的物体也能有很好的别与分割效果🤽　　“需要注的是，这11亿个标注也不是📡手工完成的，是通过渐进的💒式自动完成标🎴的。一开始，个数据集中只相对少量的标数据。科研人👨‍👨‍👦先用这些数据🧠练出一个模型然后再让这个型自动标注数，并通过人工👩‍🔬标注结果进行进，这就得到🎹比上一个数据更大一些的数💚集。如此循环复，就能得到🔰量标注数据集”杨戈补充道　　促进计算🚄视觉领域发展　功能如此强的图像分割通模型，将给计机视觉领域带哪些改变？　“我认为，SAM的出现将为计算机视觉领域科研人员带来作范式上的变🚞。”杨戈对记说道，“SAM的出现确实会目前一些与机人视觉相关的究领域造成冲，但从总体上，SAM的出现会提升相关科人员的效率。　　杨戈解释🐵，以往科研人构建图像分割型，是一个“下到上、从零始”的过程；图像分割通用型则将模型构方式变成了“👨🏿‍🤝‍👨🏻上到下”，即已有性能和泛能力更强的模基础上继续修、优化，“这能确实会取代些专有模型，从总体上看它有利于整个领,-的发展。”　此外，在具体用上，图像分通用模型前景💚分广阔。　　📎业中的机器视、自动驾驶、防等一些原来用计算机视觉术的行业，因🍗长尾场景多，🏆要大量标签数，因此训练成😊较高。有了图👢分割通用模型📟，这些领域内🏖️制化开发产品👨‍🏭成本可能会降，由此带来毛率的提升；还📽️一些领域，过因为样本量少难以应用深度📘习等人工智能🗝️法。现在，由🚭SAM在零样本或者少量样本表现优异，一新的应用领域被拓展，比如🗳️代码驱动变为觉驱动的机器🚕、流程工业场等。　　同时🍺由于SAM可以接受来自其他统的输入提示因此科幻片中据用户视觉焦🦲信息来识别并择对应物体或成为可能。　SAM不仅将在上述这些前沿域发挥作用，样或将会用于们的日常生活“比如在医学🈲像诊断领域，SAM可能会催生出精度更高的学影像模型，升医疗水平；拍照过程中，SAM的加入或将实现更快更智的人脸识别。🦊杨戈说道。【🚦辑:陈文韬】

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开云平台官网入口版本更新

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