SAM 是一个提示型模型，其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码，实现了强大的零样本泛化。许多研究人员认为「这是 CV 的 GPT-3 时刻，因为 SAM 已经学会了物体是什么的一般概念，甚至是未知的物体、不熟悉的场景（如水下、细胞显微镜）和模糊的情况」，并展示了作为 CV 基本模型的巨大潜力。为了充分了解...
通过对SAM模型的理论基础、技术应用和未来展望的综述,可以看出SAM模型具有巨大的潜力和广阔的发展空间,不仅可以在工程、金融等领域发挥重要作用,还能够与深度学习、多模态信息分析等领域结合,为人工智能和智能决策提供更强大的支持。期待SAM模型在未来的发展中取得更大的突破,为社会发展和经济进步做出更大的贡献。©...
目前,对SAM的研究主要集中在2D视觉任务方面,未来可以考虑将其应用到3D视觉任务中。同时,还可以考虑增加SAM提示的输入形式,例如设计一些模块将音频模态信息作为提示输入给SAM以完成与音频相关的分割任务。此外,将时间序列信息作为一部分提示信息与SAM相融合,可以弥...
首先总结了基础模型(大语言模型、大型视觉模型和多模态大模型)的发展历史以及 SAM 的基本术语,并着重于 SAM 在各种任务和数据类型中的应用,总结和比较了 SAM 的并行工作及其后续工作。研究者还讨论 SAM 在广泛的图像处理应用中的巨大潜力,包括软件场景、真实世界场景和复杂场景。 此外,研究者分析和总结了 SAM 在各...
首先总结了基础模型(大语言模型、大型视觉模型和多模态大模型)的发展历史以及 SAM 的基本术语,并着重于 SAM 在各种任务和数据类型中的应用,总结和比较了 SAM 的并行工作及其后续工作。研究者还讨论 SAM 在广泛的图像处理应用中的巨大潜力,包括软件场景、真实世界场景和复杂场景。
SAM 是一个提示型模型,其在 1100 万张图像上训练了超过 10 亿个掩码,实现了强大的零样本泛化。许多研究人员认为「这是 CV 的 GPT-3 时刻,因为 SAM 已经学会了物体是什么的一般概念,甚至是未知的物体、不熟悉的场景(如水下、细胞显微镜)和模糊的情况」,并展示了...
首先总结了基础模型(大语言模型、大型视觉模型和多模态大模型)的发展历史以及 SAM 的基本术语,并着重于 SAM 在各种任务和数据类型中的应用,总结和比较了 SAM 的并行工作及其后续工作。研究者还讨论 SAM 在广泛的图像处理应用中的巨大潜力,包括软件场景、真实世界场景和复杂场景。
首先总结了基础模型(大语言模型、大型视觉模型和多模态大模型)的发展历史以及 SAM 的基本术语,并着重于 SAM 在各种任务和数据类型中的应用,总结和比较了 SAM 的并行工作及其后续工作。研究者还讨论 SAM 在广泛的图像处理应用中的巨大潜力,包括软件场景、真实世界场景和复杂场景。
首先总结了基础模型(大语言模型、大型视觉模型和多模态大模型)的发展历史以及 SAM 的基本术语,并着重于 SAM 在各种任务和数据类型中的应用,总结和比较了 SAM 的并行工作及其后续工作。研究者还讨论 SAM 在广泛的图像处理应用中的巨大潜力,包括软件场景、真实世界场景和复杂场景。
首先总结了基础模型(大语言模型、大型视觉模型和多模态大模型)的发展历史以及 SAM 的基本术语,并着重于 SAM 在各种任务和数据类型中的应用,总结和比较了 SAM 的并行工作及其后续工作。研究者还讨论 SAM 在广泛的图像处理应用中的巨大潜力,包括软件场景、真实世界场景和复杂场景。