使用 SAM 进行建筑物分割模型的零样本精细调整
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种新颖的方法来针对现有模型的泛化性能下降问题，将基础模型自适应于特定领域，如遥感图像。我们通过集成预训练的卷积神经网络作为提示生成器，为 Segment Anything Model 增加了识别能力，从而改善了其在遥感图像上的表现。通过在三个遥感数据集上评估我们的方法，包括 WHU Buildings 数据集、Massachusetts Buildings 数据集和...
该文介绍了一种新颖的方法，通过自适应基础模型来解决现有模型的泛化性能下降问题。作者使用预训练的卷积神经网络为 Segment Anything Model 增加了识别能力，从而改善了其在遥感图像上的表现。作者在三个遥感数据集上评估了该方法，并观察到在不同分布的性能上取得了显著提高。
