00_资料论文地址1论文地址2项目地址Demo地址SA-1B数据集参考链接论文翻译01_浅谈segment-anything展望未来Meta在论文中发布的新模型名叫SegmentAnythingModel(SAM)。如标题所述，这篇论文只做了一件事情：（零样本）分割一切。类似GPT-4已经做到的「回答一切」。将NLP的prompt范式引入了CV领域，进而为CV基础模型提供更广泛的支持与深度研究。SAM的出现统一了分割这个任务（CV任务的一个子集）的下流应用，说明了CV的大模型是可能存在的。可以预想，今年这类范式在学术界将迎来一次爆发。其肯定会对CV的研究带来巨大的变革，很多任务会被统一处理，可
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一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
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最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
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ConcurrentHashMap思考：HashTable是线程安全的，为什么不推荐使用？HashTable是一个线程安全的类，它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。1ConcurrentHashMap1.7在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+分段锁的方式实现。Segment(分段锁)-减少锁的粒度ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表,同时
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持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划·10月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情思考：HashTable是线程安全的，为什么不推荐使用？HashTable是一个线程安全的类，它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。1ConcurrentHashMap1.7在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+分段锁的方式实现。Segment(分段锁)-减少锁的粒度ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有
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