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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. 如果Sam说的话不是忽悠,意味着和几个月前相比,OpenAI并没有新的原理性突破。 不过,OpenAI当前的进度仍然大幅度领先其它厂家。 这话有人不爱听,我也希望R1一下追平OpenAI,但是你看看Dario破防的样子,Sam还是比较淡定的,估计OpenAI依然有些东西外界没有复现。 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。 ChatGPT的成功,早在2019年之前就奠定了理论基础,之前四年OpenAI的科学突破一个接一个,2019年的OpenAI已经是很火的研究机构了,和Sam有啥关系? Sam Altman在窃取ChatGPT的荣誉 ChatGPT火了之后,被认为是划时代的事件,然后Sam在全世界巡回演讲宣传,会见各国领导人。 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.
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。
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。 ¥0.00 就业无忧 附上 Sam Altman 的预告: OPENAI 路线图更新:GPT-4.5 和 GPT-5 我们希望能更好地分享我们的路线图,并且在简化产品选择上做得更好。 我们希望人工智能能够“自然地工作”对你来说;我们意识到,随着时间推移,我们的模型和产品变得越来越复杂。 看了原文就知道,Sam Altman还是美帝生意人一贯的既当又立的嘴脸。 我们在讨论这个问题——别说我们不够Open,我们可是在讨论这个问题,不能说我们没考虑这个选项。 应该找出不同的开源策略——这个『不同』用得好啊,不同的开源策略,可以是根本就不开源。 我个人觉得我们处在历史错误的一.
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