基于语义感知的点提示实例分割及验证
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用 Segment Anything (SAM) 集成 Multiple Instance Learning (MIL) 的 Semantic-Aware Instance Segmentation Network (SAPNet) 有助于解决弱监督分割中 'group' 和 'local' 问题，提高语义匹配能力和基于点提示的实例分割性能。
研究了基于便宜的输入提示的视觉任务模型SAM，可在图像中分割对象。在多个基准任务中，SAM的零样本图像分割准确性与训练过的模型相似或超过。然而，在航空图像问题中，由于独特特征，SAM有时会失败。
