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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. ￥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。 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。 3年山姆会员，每周一次山姆会员APP极速达送到家，每年花费不少，一开始主要买吃的；后来发现3C产品是所有平台性价比最高的，很多电器开始改为在山姆入手的；后来又发现好口碑的护肤也不少，价格实惠，又开始入坑美妆产品，后来又到家居用品和儿童玩具～ 之前在京东、天猫和丝芙兰买买买. SAM 3 在 SAM 2 的基础上实现了基于概念的检测-分割-跟踪一体化架构。 模型同时接受文本提示（如 “a penguin”）与图像示例提示（exemplar patch、mask 或 box）作为输入。 （1）文本编码器和图像编码器分别将两种提示编码为语义嵌入；两路特征被送入新的 Detector。
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.
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。 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。
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