面向任务驱动的基于模型的提示演进

本文研究了使用SAM零-shot能力增强医学图像分割的潜力，并提出了一种自适应提示形式优化框架TEPO来解决SAM脆弱性问题，并通过强化学习进一步提高SAM在MIS上的零-shot能力。实验表明，学习到的TEPO代理可以进一步增强SAM在MIS上的零-shot能力。