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持续学习用于任意对象分割模型适应
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了持续SAM适应基准（CoSAM）和混合领域适配器（MoDA）算法，以解决现有任意对象分割模型在动态数据流中的局限性。实验结果表明，MoDA在持续分割任务中表现优异，具备良好的知识保留和适应能力。
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关键要点
- 本研究提出了持续SAM适应基准（CoSAM）以解决现有任意对象分割模型在动态数据流中的局限性。
- CoSAM涵盖了八个不同任务领域。
- 提出了一种新颖的混合领域适配器（MoDA）算法。
- MoDA通过全球特征标记和全球助手标记模块，帮助SAM编码器有效提取不同任务领域的特征。
- 实验结果表明，MoDA在持续分割任务中显著优于现有经典方法。
- MoDA展示了出色的知识保留能力和强大的适应性。
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