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- SAM出来之后，高校小团队关于语义分割的研究方向应该如何调整？
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。
- SAM怎么微调使得其适用于图像分类? - 知乎
对于像Segment Anything Model (SAM) 这样的大型视觉模型，虽然其最初的设计目的是为了实现图像分割，但经过适当的微调（fine-tuning），模型也可以应用于图像分类任务。，那么如何将SAM模型微调至适应图像分类任务： 1 预处理： • 对于图像分类，首先确保图像数据集已经按照目标类别进行了正确的
- SAM出了之后，研一刚确定遥感图像语义分割方向的小白还有得做吗？可以往哪方面靠啊？ - 知乎
我也是拾人牙慧： 其实 SAM模型 还不是很完美，可以看看原文，比如输入多个点作为提示，模型效果不如现有的算法，image encoder的部分模型较大，某些子领域性能并不好等等。 大概从这几个方面吧： 提高模型效率，SAM的image encoder部分模型还是比较大的。 做一些即插即用的模块，比如一个针对遥感
- Sam Altman离开OpenAI的真实原因是什么？
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。
- Meta 发布新一代 SegmentAnythingModels「SAM」，有何亮点？
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
- 山姆会员店国内供应商合集 Members Mark代工厂 沃尔玛Sams club哪些东西值得买
沃尔玛对山姆会员店的定位是高端会员制商店，说白了就是精选商品，大包装低毛利、更多的是靠会员费赚钱。商业模式和Costco如出一辙，并且也有大比例的自有品牌的商品，Costco有Kirkland，山姆有Member’s Mark。但和Costco略有不同的是，山姆更本土化，体现在商品上，一个是SKU多，二是本地化的商品
- 如何评价 OpenAI CEO Sam Altman 离开 OpenAI? - 知乎
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
- 如何看待 Sam Altman 发表的长文 「The Gentle Singularity」温和奇点？
以下是Sam Altman全文 温和的奇点时刻 我们已经跨过了“事件视界”，技术起飞的引擎早就启动了。人类眼看就要造出数字超级智能了，而且至少到现在为止，这事儿没想象中那么玄乎。 街上还没满是乱跑的机器人，咱们也没整天跟AI唠嗑。疾病还在夺走生命，太空旅行还是麻烦事儿，宇宙里还有太多
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