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Meta 最近发布了 SAM 的第三代,我们借此机会来学习一下这个系列技术的演进过程。 一、什么是 CV 中的「分割」? SAM 系列主要解决的问题是计算机视觉中的「分割」(Segmentation)任务,通俗讲就是 AI 把图片里的物体「抠」出来。 图像分割的目标:为图像中的每个像素赋予「属于哪个物体」的标签. 和AMD的SAM类似,BAR对硬件平台也是有硬性要求的。 根据NV官方的说法,BAR需要AMD平台的400、500系列芯片组以及Zen3 CPU的支持,或者Intel平台第10代和11代芯片组和CPU支持,具体如下表。 RSPrompter 主要分享sam在遥感影像数据集上的应用,论文里边考虑做了4个方向的研究,如下图所示: (a)sam-seg:结合sam在遥感数据集上做语义分割,主要是利用sam的vit作为backbone,后边接上mask2former的neck和head,训练遥感数据集。

相比之前的SAM模型,SAM 2能够处理视频分割。 微调SAM2的重要性:微调可以让SAM 2模型适应特定的数据集和任务,提高其在特定领域的性能。 SAM的情绪测量方法,提供了232个情感形容词的视觉表达。 SAM(以及将SAM方法应用到广告中的 AdSAM ®)是一种被用来描绘情感和更直接地区别情感反应的图形人物。 从全球角度来看,SAM在不同的文化和语言环境之中都是有效的,因为这些人物图像不需要翻译和调整。 重点:Sam Altman 不是主动离职,而是被董事会审查后解雇的… Mr. Altman’s departure follows a deliberative review process by the board, which concluded that he was not consistently candid in his communications with the board, hindering its ability to exercise its responsibilities.

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SAM-e携带了一个活化的甲基(红色),图中AR代表腺苷 重要的甲基供体 在细胞内大多数甲基化反应中, SAM-e发挥着重要的生理作用,是人体内100多种不同甲基转移酶催化反应的甲基供体。许多细胞含有大量的 专一性 SAM转甲基酶(只能接受Sam-e提供的甲基),可将SAM-e上的甲基转移到硫、氮、碳、氧. 针对子领域优化,SAM的原模型对某些子领域的性能是比不过现有的一些算法的。 看23年的 cvpr 的best paper,有一篇是关于调用 视觉基础模型 的研究,目标是像调用python库那样调用函数一样调用视觉模型,感觉这个会是一个很大的研究方向。 而导致 Sam Altman 最终被踢走,可能并非首席科学家 llya 的「宫斗」,而是整个 AI 行业都在谈论,也让全球监管最担心的,「安全」问题。 01 「安全」分歧 在 Sam Altman 被解雇前,OpenAI 内部关于AI安全性的分歧和争论一直存在。

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