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爱体育app官方最新版详细信息

软件大小: 76.04MB
最后更新: 2024-05-15 19:57:35
最新版本: 爱体育app官方最新版V8.37.17
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: 2.6以上

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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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