Model Adaptif Pemisahan Perenggan (PSAM)
Segmentation and Masking Model (SAM) ialah model pembelajaran mendalam untuk segmentasi imej yang dicadangkan oleh Microsoft Research Asia. Matlamat utama SAM adalah untuk menyelesaikan dua masalah utama dalam pembahagian imej: pembahagian bentuk arbitrari dan ketepatan keputusan pembahagian. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam lanjutan, SAM dapat melakukan pembahagian sempadan yang tepat bagi objek berbeza dalam imej dan menjana topeng yang sepadan untuk pengecaman dan analisis objek selanjutnya. Berbanding dengan kaedah segmentasi tradisional, SAM mempunyai fleksibiliti dan ketepatan yang lebih tinggi, dan boleh digunakan dengan berkesan untuk pelbagai tugas pemprosesan imej, seperti analisis imej perubatan, automatik
SAM ialah kaedah yang boleh membahagikan dengan tepat daripada imej Teknologi untuk objek berbentuk sewenang-wenangnya. . Ia menggunakan mekanisme perhatian tersegmen dengan membahagikan imej kepada segmen dan memproses bahagian yang menarik sahaja. Selain itu, SAM juga menggunakan idea pembahagian contoh untuk memproses setiap contoh secara individu, seterusnya meningkatkan ketepatan pembahagian.
Model SAM terutamanya terdiri daripada tiga bahagian: rangkaian pembahagian, rangkaian piramid ciri dan mekanisme perhatian tersegmen.
1. Rangkaian Segmentasi
Tugas utama rangkaian segmentasi adalah untuk menukar imej input kepada topeng segmentasi. Untuk mencapai matlamat ini, SAM menggunakan struktur rangkaian pengekod-penyahkod berasaskan ResNet. Bahagian pengekod menggunakan struktur rangkaian sisa untuk mengekalkan maklumat semantik imej semasa menurunkan sampel. Bahagian penyahkod menggunakan kaedah penyahkonvolusi dan pensampelan untuk memulihkan peta ciri pengekod kepada saiz imej asal. Dalam setiap lapisan penyahkod, SAM menggunakan sambungan langkau untuk menggabungkan ciri peringkat rendah pengekod dengan ciri peringkat tinggi penyahkod, dengan itu meningkatkan ketepatan pembahagian. Melalui reka bentuk struktur rangkaian ini, SAM boleh mencapai tugas pembahagian imej dengan berkesan.
2. Rangkaian Piramid Ciri
Tugas utama rangkaian piramid ciri adalah untuk menyediakan ciri berskala untuk mekanisme perhatian yang tersegmentasi. SAM menggunakan struktur rangkaian piramid ciri berdasarkan ResNet, yang boleh mengekstrak ciri daripada peta ciri skala berbeza untuk menyesuaikan diri dengan objek sasaran yang berbeza saiz dan bentuk. Output rangkaian piramid ciri dimasukkan ke dalam mekanisme perhatian tersegmen untuk pemprosesan.
3. Mekanisme perhatian tersegmentasi
Mekanisme perhatian bersegmen adalah bahagian teras SAM Ia meningkatkan ketepatan pembahagian dengan membahagikan imej kepada beberapa segmen dan hanya memproses bahagian yang diperlukan. Khususnya, mekanisme perhatian tersegmen membahagikan output rangkaian piramid ciri kepada beberapa segmen bersebelahan, dan kemudian mengira berat perhatian setiap segmen secara berasingan. Pemberat perhatian ini boleh digunakan untuk mengawal kepentingan setiap segmen untuk menangkap bentuk dan sempadan objek sasaran dengan lebih baik.
Akhir sekali, SAM menggandakan berat perhatian setiap segmen dengan keluaran rangkaian piramid ciri untuk mendapatkan perwakilan ciri setiap segmen, yang dimasukkan ke dalam rangkaian pembahagian untuk pembahagian. Mekanisme perhatian tersegmen ini boleh mengendalikan objek sasaran bentuk sewenang-wenangnya dan mengurangkan pemprosesan kawasan latar belakang, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembahagian. . bentuk. Disebabkan kecekapan dan ketepatannya, SAM telah digunakan secara meluas dalam bidang pembahagian imej dan telah mencapai hasil yang luar biasa dalam banyak aplikasi, seperti pemanduan autonomi, analisis imej perubatan dan keselamatan pintar.
Atas ialah kandungan terperinci Model Adaptif Pemisahan Perenggan (PSAM). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Di luar ORB-SLAM3! SL-SLAM: Adegan bertekstur lemah ringan, kegelisahan teruk dan lemah semuanya dikendalikan
May 30, 2024 am 09:35 AM
Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin
May 08, 2024 am 10:15 AM
Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.
Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
