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  • 软件大小: 19.34MB
  • 最后更新: 2024-05-15 19:01:48
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  • 文件格式: apk
  • 应用分类: 手机网游
  • 使用语言: 中文
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  SAM是一类处理图像分割任务的通用模型🤎与以往只能处理某种特类型图片的图像分割模不同,SAM可以处理所有类型的图像。相比于往的图像分割模型,SAM可以识别各种输入提示,确定图像中需要分割👩🏼‍🤝‍👨🏿内容,还可以灵活集成虚拟现实/增强现实等其他系统中,且目前对于些它未见过或相对模糊🧈场景,也能实现较好的👨‍👦像分割效果。  ◎实🧬记者裴宸纬  最近一😬时间,人工智能通用模🤫领域频现“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“零样分割一切”。也就是说SAM能从照片或视频图像中对任意对象实现一分割,并且能够零样本移到其他任务中。  相关展示页面中,科技报记者看到,在一张包👩‍🍳水果、案板、刀具、绿、储物架等众多物体、景杂乱的厨房照片中,😶模型可迅速识别出不同👩‍💻物体,以粗线条勾勒出体轮廓,并用不同颜色不同物体进行区分。“就是SAM最重要的功能——图像分割。”中国学院自动化研究所多模💇‍♀️人工智能系统全国重点验室研究员、中国科学🖕大学人工智能学院教授戈向记者表示。  那🎱,SAM的技术原理是什么?相比于此前的图像👳‍♂️割模型,该模型有何不👩‍🏭?未来又有可能在哪些🍈面应用?  图像分割用模型泛用性强  杨向记者解释道,像SAM这样可以处理多种不同型任务的人工智能模型叫作通用模型。与之相,那些专门处理一种类任务的人工智能模型,作专有模型。  打个🈸象的比喻,通用模型就🌆比是一个“多面手”。具有处理一般事务的能⛳,但是在精度等性能上往会逊色于只处理一种型任务的专有模型。 既然通用模型可能会在度上低于专有模型,为么还要费尽心力地开发用模型?对此,杨戈表,通用模型与专有模型位不同。通用模型带来️⃣,是解决分割问题的新🔤式,特别是帮助科研人提升在解决专有任务时效率,“以前,面对不的任务需求,科研人员往需要开发不同的专有型来应对。这样开发出模型精度确实会更高,是往往也会付出较大的发成本,而且研发的模通用性不强。”杨戈说,  通用模型能够将所任务都处理得“八九不十”,因此科研人员往🙊只需在通用模型的基础🍼进行优化,使之更加符任务需求即可,而不需👴费尽心力地从零开始搭专有模型。因此,通用型的初始开发成本可能高,但随着使用通用模的次数越来越多,其应成本也会越来越低。 SAM就是一类处理图像分割任务的通用模型。以往只能处理某种特定型图片的图像分割模型同,SAM可以处理所有类型的图像。“在SAM出现前,基本上所有的️⃣像分割模型都是专有模’。”杨戈补充道,“打比方,在医学领域,有门分割核磁图像的人工能模型,也有专门分割CT影像的人工智能模型。但这些模型往往只在分专有领域内的图像时,具有良好性能,而在分其他领域的图像时往往能不佳。”  有业内家表示,相比于以往的像分割模型,SAM可以识别各种输入提示,确🥩图像中需要分割的内容还可以灵活集成到虚拟实/增强现实等其他系统中,且目前对于一些它👂见过或相对模糊的场景也能实现较好的图像分🤦效果;同时,SAM建立了一套图像分割的通用-型,降低了对于特定场🚟建模知识、训练计算、据标记的需求,有望在一框架下完成图像分割务。目前Meta公司已经开放共享SAM的代码和训练数据集。  利海量数据实现准确分割👩🏼‍🤝‍👩🏻 那么,SAM是通过什么技术手段,实现对物🚌的识别与分割?尤其是💁‍♀️面对复杂环境、甚至没到过的物体和图像时,SAM又是怎么做到准确识别与分割的?  “根Meta发布的相关论文,SAM的模型结构其实并不是特别复杂。”杨告诉记者,“它用到了🐷个叫作‘编码解码器’构架。”  记者了解,SAM先通过图像编码器为图像生成编码,同用一个轻量级编码器将,户的文字提示转换为提编码。然后,SAM将图像编码分别和提示编码息源组合在一起,输送一个轻量级解码器中,于预测分割掩码。这样来,一旦使用者给出提🎶,则每个提示只需要几秒就能在浏览器中得到-,果响应。  杨戈用了个生动的例子解释SAM的运行原理。“比如说给你一张带有猫和狗的☢️片。‘将照片中的猫标出来’这就是提示;但☹️对于机器来说,它并不🏄‍♂️直接‘明白’这种文字提示,因此就需要将文性提示转换为机器能够解的提示编码。”同理对于照片中的猫和狗,器实际上并不能直接“☯️白”什么是猫、什么是,而是将照片中的猫和👩‍🏭与图片编码对应起来。SAM通过训练学习提示编码与图片编码的不同结,理解人类在文字提示表述的希望如何分割这图片。一旦“将照片中猫标注出来”这句提示🥘输入时,SAM就能快速运行,得到人类想要的🖱️果。  既然SAM并没有真正理解什么是猫、么是狗,它又是如何准🥘地执行人类赋予的任务🍛呢?  “虽然SAM并没有完全理解人类的语-和视觉的能力,但是通-对海量数据的学习,SAM仍然能够做到准确执行任务。”杨戈解释道,📟于训练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,数据量越大,机分割图像的能力就越准’;即使在某张图中出现这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确🛫“推断”出它是什么物,并将其纳入自己的数库,这就是为什么SAM对于从未见过的物体,能有很好的识别与分割果。  “需要注意的,这11亿个标注也不是纯手工完成的,而是通渐进的方式自动完成标🥛的。一开始,这个数据中只有相对少量的标注🔖据。科研人员先用这些🎹据训练出一个模型,然再让这个模型自动标注据,并通过人工对标注🔦果进行改进,这就得到,,,比上一个数据集更大一的数据集。如此循环往,就能得到海量标注数集。”杨戈补充道。 促进计算机视觉领域发  功能如此强大的图分割通用模型,将给计机视觉领域带来哪些改?  “我认为,SAM的出现将为计算机视觉域的科研人员带来工作式上的变化。”杨戈对者说道,“SAM的出现确实会对目前一些与机人视觉相关的研究领域成冲击,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,以往科研员构建图像分割模型,一个“从下到上、从零👁️始”的过程;而图像分通用模型则将模型构建式变成了“从上到下”即在已有性能和泛化能更强的模型基础上继续改、优化,“这可能确会取代某些专有模型,从总体上看它将有利于个领域的发展。”  📲外,在具体应用上,图分割通用模型前景十分阔。  工业中的机器觉、自动驾驶、安防等☯️些原来采用计算机视觉术的行业,因为长尾场多,需要大量标签数据🏒因此训练成本较高。有🌻图像分割通用模型后,🦆些领域内定制化开发产🌸的成本可能会降低,由带来毛利率的提升;还🏋️‍♀️一些领域,过去因为样量少而难以应用深度学等人工智能算法。现在由于SAM在零样本或者少量样本上表现优异,些新的应用领域将被拓,比如从代码驱动变为🧛‍♂️觉驱动的机器人、流程👷‍♀️业场景等。  同时,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觉点信息来识别并选择对物体或将成为可能。 SAM不仅将在上述这些前沿领域发挥作用,同或将会用于人们的日常活。“比如在医学影像断领域,SAM可能会催生出精度更高的医学影🎪模型,提升医疗水平;拍照过程中,SAM的加入或将实现更快更智能🦧人脸识别。”杨戈说道【编辑:陈文韬】
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评论
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  • 林钧娇 2024-05-15
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