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Continual Learning for Adaptation of Segment Anything Models
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内容提要
本研究提出了持续SAM适应基准（CoSAM），针对动态数据流中的任意对象分割模型（SAM）适应问题。引入混合领域适配器（MoDA）算法，提升特征提取能力。实验结果表明，MoDA在持续分割任务中表现优越，具备良好的知识保留和适应性。
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关键要点
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本研究提出了持续SAM适应基准（CoSAM），针对动态数据流中的任意对象分割模型适应问题。
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CoSAM涵盖了八个不同任务领域，旨在解决现有适应方法的局限性。
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引入混合领域适配器（MoDA）算法，提升特征提取能力，帮助SAM编码器有效提取不同任务领域的特征。
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实验结果表明，MoDA在持续分割任务中表现优越，具备良好的知识保留和适应性。
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