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在職場上,成像指的是將抽象概念或複雜資訊轉化為具體、清晰的視覺或心中畫面,幫助自己和團隊更容易理解與溝通。這項能力能提升問題分析、創意思考和決策效率,讓工作成果更具說服力與可執行性。具備良好的成像能力,能讓你在簡報、報告或討論中更有條理,讓同事快速抓住重點,促進協作與共識形成。總之,成像是橋接想法與實踐的重要工具,對職場表現非常關鍵。
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知識貓星球

喵星人

2024/08/02

SAM2 震撼登場:Meta 開源新世代電腦視覺模型,顛覆影像分割技術|SAM2 是什麼?技術突破?開源策略?
Meta 繼推出 Llama3 後,再次震撼市場,這次的主角是新一代電腦視覺模型——SAM2。在電腦視覺領域,影像分割技術一直是個難題。傳統方法需要大量人工標註,耗時費力。而 SAM2 模型的出現,將這一切變得簡單高效。這篇文章將帶你了解 SAM2 是什麼,如何利用其開源優勢,及其在影像分割上的革命性進展。
▍SAM2 是什麼?
去年,Meta 推出了首個「Segment Anything Model」(SAM),目標是自動化圖片分割,減少人工標註的需求。相比傳統的分類和物體檢測模型,SAM 能夠自主學習分類,不僅限於已訓練的物體。用戶只需提供範例,模型便能進行分類,無需大量訓練數據,特別適用於特殊物體的分割。
▍SAM2 的突破
在 SAM 基礎上,SAM2 進一步簡化了模型架構,提升了性能。SAM2 不僅處理靜態圖像,還支持動態影片分割,每秒可處理最多 44 幀。更重要的是,SAM2 提高了分割精度,加速了數據集的創建,讓物體檢測模型的訓練更加容易。
例如,物流公司每天需識別大量物品,自動駕駛公司需實時識別路況物件,SAM2 的高效分割能力可大大提升這些應用場景的效率。
▍時空遮罩與 Masklets SA-V Dataset
Meta 隨 SAM2 發布了包含 51,000 個影片和超過 600,000 個「Masklets SA-V Dataset」的小型時空遮罩。這些遮罩是去背後的連續影像,經過 Diffusion model 切分成像素化的網格,轉換成 Transformer 模型可讀的資料元。這讓影像分割變得更加智能和精確,開啟了 Diffusion model 與 Transformer model 混用的新模式。
▍SAM2 的開源策略
Meta 釋出 SAM2 的程式碼和模型權重,並使用 Apache 2.0 授權,這一舉動反映了祖克柏的願景——將 AI 模型免費提供給更多人使用。這對試圖商業化此類技術的公司是一大挑戰,但對開發者和研究者來說,無疑是個巨大機會。
開源的 SAM2 提供了強大的工具,讓開發者能在電腦視覺領域進行更多創新與探索。從提升影像分割效率,到推動新技術的應用,SAM2 將成為許多項目的基石。
SAM2 的推出,不僅在性能上有了飛躍性的進步,還大大簡化了模型設計,提升了分割精度和效率。通過開源,Meta 讓更多人能夠利用這項技術,推動電腦視覺的發展。
無論你是開發者還是企業主,SAM2 都能為你的項目提供強大支持,讓影像分割變得更簡單、更高效。Meta 的這一舉動,將AI技術推向了新的高度,也為未來的創新打開了無限可能。
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8小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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