人工智能行业专题:SAM带领CV领域技术突破赋能多场景AI应用-230804(30页).pdf

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人工智能行业专题:SAM带领CV领域技术突破赋能多场景AI应用-230804(30页).pdf

1、请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告证券研究报告|20232023年年0808月月0404日日超配超配人工智能行业专题:人工智能行业专题:SAMSAM 带领带领 CVCV 领域技术突破,赋能多场景领域技术突破,赋能多场景 AIAI 应用应用核心观点核心观点行业研究行业研究行业专题行业专题计算机计算机超配超配维持评级维持评级证券分析师:熊莉证券分析师:熊莉证券分析师:库宏垚证券分析师:库宏垚021-61761067021-S0980519030002S0980520010001市场走势资料来源:Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告计算机行业 2023 年 7 月暨中期

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3、hing Model(SAM),专门用于计算机视觉(CV)领域的图像分割任务。这一模型吸取了ChatGPT基于提示(Prompt)的学习范式,实现了预训练与特定下游任务之间的紧密结合,从而显著提高了模型的泛化能力。更为出色的是,SAM 还展现出了卓越的零样本学习效果。SAM 的设计初衷和核心愿景是为了简化图像分割流程。它旨在减少对专业建模知识的依赖,同时也降低了大规模训练计算的需求。与此同时,SAM模型还大大降低了用户手动标注掩码的需求。其最终目标是使用户在“不会/少会操作、不标注/少标注数据、不训练/少训练模型”的前提下,也能够实现高效的图像目标分割。SAMSAM 引起引起 AIAI 届的广

4、泛关注和讨论,届的广泛关注和讨论,并并产生产生相关相关衍生模型,衍生模型,提升模型功能提升模型功能,增加应用可能性增加应用可能性。其衍生模型在分割效率、医学影像分割、阴影缺陷检测、伪体识别和动态图像分割等领域有性能提升,如SEEM 模型结合了 SAM 的零样本泛化能力和检测器,可以根据多种用户输入分割图像或视频中的内容;MedSAM对SAM进行微调,专门针对医学影像分割,并显示出比SAM 更优的性能;通过适配方法生成SAM-Adapter,其性能得以提升,特别是在阴影检测和伪装物体分割等任务上;SAM-Track 项目拓展了SAM 模型,增强其视频分割能力,可广泛应用于多种视频场景,提供高准确

5、性和可靠性的视频编辑功能。SAM衍生模型或可应用与运动场景、医学影像、遥感图像等图像分割难度较大的领域。SAMSAM 及其衍生模型及其衍生模型可基于强大的性能赋能多场景应用可基于强大的性能赋能多场景应用,催生巨大应用蓝海,催生巨大应用蓝海。如SAM 在零样本学习上表现优秀,可减少已有的CV 领域训练数据量,实现降本增效;或在在标记数据稀缺或获取成本高的领域有许多潜在的应用。可将大模型应用在CV 领域的制造业赛道,如工业机器视觉行业;可将模型应用于计算机视觉的下游应用赛道,包括自动驾驶、安防系统、AR领域等;此外遥感图像、医学影像领域,由于图像分割难度较高,技术还需突破,可长期关注。风险提示:风

6、险提示:1、技术发展不及预期;2、算力、数据支持不及预期;3、应用落地不及预期;4、行业竞争加剧。投资建议:投资建议:建议关注建议关注 AIGCAIGC 在在 CVCV 领域应用的相关赛道领域应用的相关赛道,维持超配评级。,维持超配评级。AI大模型正在推动空天信息产业的发展,其中遥感大模型技术日益显现其重要性。相对于传统方法的局限性,大模型提供了统一分割、识别和生成遥感图像的能力,显著提高了效率和鲁棒性。基于此推荐相关标的 1)航天宏图:推出了天权大模型,提升了各类遥感数据的处理性能;2)中科星图:推出了空天灵眸大模型,推动在线数字地球业务。重点公司盈利预测及投资评级重点公司盈利预测及投资评级

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