(二十)精读

文章分类:

故事,小说,新闻,报道,这种故事性的文章,里面描述部分内容,基本上都用过去时,包括一般过去时、过去完成时、过去进行时。但是对话部分,双引号里面的内容,就根据说话人的意思,使用各种时态。如:

She said:"I will go home."               She said:"I bought a house yesterday."            She said:"I make breakfast every day".

真实性的报道或者真实性的故事,特别是写人的文章报道。还有说明文或其他小品文,散文等。这类文章对时态就没有特殊的要求,就是根据表达的意思,各种时态都有可能会出现。可能一个段落是一般现在时态,下个段落就是过去时,或者一个段落有好几种时态。

一些特殊的小说,如电影解说、戏剧解说、图片解说、新闻图片描述、独白等等。这些特殊的文体,里面全部用一般现在时态。除非对话内容。描述部分全部用一般现在时态或现在进行时态。

精读要求:

第一遍:必须把文章的每一句话的结构都要完全弄懂每个单词的词性变化,用法、时态都要弄清楚,如果有生词,必须弄懂这个生词的词性和变化规则。

第二遍:再好好感受这篇文章的意思,读熟文章,复习检查你的笔记。

第三遍:熟读。

第四遍、第五遍大声朗读、再读。

抄写文章两三遍。

1.  “Can you swim, Billy?” asked Granddad.  (倒装,因为问的内容提前了。英语中习惯这样用)

   Granddad asked:"Can you swim,billy?"   (问的内容放后面,则无需倒装)

2.   “Be careful, Billy,” said Mum, "You're dry, but the dog's wet! " (这里的dog‘s 不是名词所有格,而是dog is的缩写,类似you are=you’re)

 

### SAM(Segment Anything Model)论文精读总结与分析 #### 模型概述 SAM 是由 Meta AI 提供的一种通用图像分割模型,其核心目标是实现对任何对象的精确分割[^1]。该模型能够通过简单的交互方式(例如点击某个像素点或框选区域),快速生成高质量的对象掩码。 #### 模型架构设计 SAM 的主要组成部分包括三个模块:编码器、解码器以及提示处理网络。具体而言: - **编码器**负责提取输入图像中的全局特征表示。 - **解码器**则用于根据这些特征生成最终的目标掩码。 - **提示处理网络**允许用户通过提供额外的信息(如点、边界框或其他形式的提示)来引导模型关注特定部分[^3]。 #### 数据集构建方法 为了训练这样一个强大的分割工具,研究团队创建了一个大规模的数据集合——称为 SA-1B(Segment Anything 1 Billion Dataset)。此数据集中包含了超过十亿张带标注图片,覆盖范围极其广泛,从而确保了模型具备良好的泛化能力。 #### 创新之处 文章提到的核心创新之一在于开发了一种技术手段用来获取三维空间内的伪标签信息。这种方法借鉴自 Transformer 架构理念,通过对二维平面上给定点位置处对应的实际深度值进行预测估计,进而形成近似真实的立体视觉效果。 #### 实验结果表现 实验表明,在多个公开测试基准上,无论是针对已知类别还是未知类别的实例检测任务,相较于其他现有解决方案,SAM 均展现了卓越性能水平。特别是在少样本学习场景下,仅需少量示范样例即可达到较高精度标准。 ```python import torch from segment_anything import sam_model_registry, SamPredictor device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') sam_checkpoint = "path/to/sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint).to(device) predictor = SamPredictor(sam) image_path = "example.jpg" input_point = [[50, 100]] # Example point coordinates input_label = [1] masks, scores, logits = predictor.predict( image=image, point_coords=input_point, point_labels=input_label, multimask_output=True, ) ``` 上述代码片段展示了如何加载预训练好的 SAM 权重文件并利用指定坐标作为输入完成一次推理操作过程。 ---
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