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SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter

本文分享自华为云社区《SAM适配下游任务的探究:SAM Adapter》,作者:Hint。 近期大模型的涌现给AI研究带来显著的发展,META的工作Segment Anything(SAM),就是其中一个为图像分割任务设计的基础大模型。SAM是一种交互型的图像分割大模型,通过提供的prompt如点、框、文本描述等粗略的提示,就可以分割出图像中指定的目标,其demo的效果十分惊艳。然而在某些特殊场景的图片上并不会带来如此惊艳的效果,可能是由训练数据的差异性导致,比如阴影检测、伪装目标检测。但SAM强大的分割能力依然可以作为我们微调模型的基础,更好地为下游任务服务。 本文介绍的方法SAM Adapter[2],设计了一个Adapter模,它可以在不微调SAM网络的情况下,通过简单而有效的适配器,将领域特定的信息或视觉提示注入到分割网络中,从而提高SAM在特定任务上的性能。该论文在多个任务和数据集上进行了广泛的实验,包括ISTD阴影检测数据集、COD10K、CHAMELEON和CAMO伪装物体检测数据集,以及kvasir-SEG息肉分割(医学图像分割)数据集。实验结果表明,SAM-Adapt...

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