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Wenn es um künstliche intelligenz geht, denken wir heute hauptsächlich an chateautische roboter wie ChatGPT, die im letzten jahr für sensation sorgt. Künstliche intelligenz besteht jedoch nicht nur darin, geschichten zu schreiben und informationen aus unterschiedlichen quellen zu sammeln.
Aber es könnte sich um einen revolutionären fortschritt darin gehandelt haben, wie computer die bilder betrachten und verarbeiten. Das neue modell verspricht einen gewaltigen schritt in richtung imaging, sodass es sich auch auf virtual reality-technologien wie virtual reality-technologien auswirken und den wissenschaftlern bei der durchführung Von studien helfen könnte.
Was ist eine einteilung?
Lassen sie uns zunächst einen blick auf die neue einteilung werfen. Die trennung ist einer der wichtigsten faktoren bei der entwicklung des computersehens (der art, wie computer visuelles material verarbeiten und analysieren, um informationen zu sortieren Oder zu extrahieren). Das heißt im wesentlichen die fähigkeit eines computers, bilder zu fotografieren und sie in funktionselemente einzuteilen, also zum beispiel bilder Von hintergrund und zukunft zu unterscheiden, menschen in bild zu identifizieren Oder nur jacken aus dem bild zu Trennen.
Die models Von "Meta" bilden eine neue reihe Von aufgaben, einer reihe Von daten und ein modell, im rahmen dessen eine wirksamere entgliederung möglich ist. Der katalog Von down to droything hatte den bis heute längste jemals verwendete und getrennten datenspeicher (der als "grueldata data sector" bekannte).
Meta ist ein bildfragment, das auf tipps und klicks eines benutzers reagiert, um ein objekt aus der & meta-datei 'zu ermitteln und so besonders kraftvoll und leicht zu benutzen. Interessanterweise hat Meta auch angekündigt, dass sich forscher mit einem offenen Apache 2.0 erlaubt haben, sam-modell und datenkollektionen zu verwenden.
Man kann versuchen, auf der meta-website eine demonstration davon zu machen. Es zeigt drei funktionen des modells klick mit der maus auf die auswahl Von objekten, erstellen der ausgewählten felder des bildes Oder unterteilen alle objekte im bild.
Warum ist SAM Anders als alle anderen?
Das halbieren irgendeines modells ist sicherlich nicht das erste bild im bild, warum ist es dann so wichtig? Der unterschied zwischen den alten modellen und der meta-methode besteht darin, wie sie trainiert werden. Zur zeit gibt es zwei hauptwege, das problem zu lösen:
Die interaktive erzählung macht die modelle möglich, jedes objekt aus den bildern zu Trennen, aber diese muss zunächst verfeinert und auf manuell eingabe beruhen, um jede objektkategorie richtig zu erkennen
Eine natürliche trennung macht die auswahl nur vordefinierte objektkategorien und eine vollständige automatische ausbildung möglich, aber der prozess macht eine reihe Von mädels nötig, um effizient zu arbeiten. Um einen hund mit einem bild zu identifizieren, braucht man zum beispiel zehntausende bilder Von hunden, die man trainiert und "identifiziert".
Im gegenteil, der eigentliche charakter Von Meta ist eine kombination aus beiden ansätzen. Einerseits wurden sie auf einem gewaltigen datenspeicher unter mehr als einer milliarde masken aus elf millionen bildern trainiert. Andererseits identifiziert und trennt es auch die kategorien Von schlecht ausgebildeten objekten, weil es die fähigkeit hat, seine ausbildung zu verallgemeinern und über seinen eigenen sachverstand hinausgeht.
Zudem ist SAM ein ausführbares modell, das sich basierend auf den eingaben der benutzer unterteilt. Das heißt, es ist leicht in verschiedenen szenarien anzuwenden und deshalb leichter umzusetzen und zu ändern, je nach den bedürfnissen der jeweiligen mission.
Warum ist die einteilung wichtig?
Im allgemeinen ist einer der größten vorteile der neuen Meta: sie wurde speziell entworfen. Weil es allgemeingültig ist und sogar ungeschulte teile Von personen abschneidet, lässt es sich (relativ) leicht anpassen und angewandt.
Bildtrennung ist für alle mit bildern verbundenen aufgaben Von künstlicher intelligenz und maschinellem lernen unverzichtbar, denn dies ist eine der methoden, die in diesen modellen die visuellen effekte erkennen und analysieren. Infolgedessen könnte eine allgemeine simulation, die keine spezielle ausbildung für jede zeigt, zumindest einen deutlichen rückgang der erforderlichen zeit und ressourcen bewirken. Meta-meinte, dass es sich bei der demokratisierung der künstlichen intelligenz um einen enormen schritt handelt, der über eingeschränkte budgets und nicht nur mit computersicht möglich ist.
Da die mathematischen modelle ein wesentlicher bestandteil jeder künstlichen intelligenz sind, haben die bemühungen der Meta in einer reihe Von branchen erhebliche auswirkungen. Am deutlichsten ist das virtual reality/appreshaven, das virtual reality/appreshaven benutzt, um zu erkennen, was der nutzer liest, und integriert die eindrücke in die virtual reality anwendung.
Die schaffung Von inhalten ist ein weiteres gebiet, in dem sich segmentierte muster in ihrem ausmaß auswirken können. Meta-meint, dass SAM bei der bearbeitung Von fotos Oder videos nicht nur kurz und effizient bilder und videos entnehmen, sondern auch schneller und leichter bearbeiten kann.
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