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最后更新: 2024-05-14 18:33:00
最新版本: 球赛买球软件球赛买球网站V5.16.13
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: 1.8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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