SAM2-适配器：在下游任务（伪装、阴影、医学图像分割等）中评估与适配
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对Segment Anything 2在处理复杂的低级分割任务上的局限性，提出了SAM2-适配器，这是首个旨在解决这些问题的适配器。研究表明，SAM2-适配器在医学图像分割、伪装物体检测和阴影检测等下游任务上达到了新的最先进结果，显著提高了模型的通用性和组合能力。
研究团队提出了Segment Anything Model 2（SAM 2），是一个用于图像和视频分割的基础模型。SAM 2是一个简单的Transformer架构，具有流式存储器，用于实时视频处理。在广泛的任务中，SAM 2表现出强大的性能，视频分割中使用3倍少的交互获得更好的准确性，图像分割中比SAM模型更准确且速度快6倍。研究团队将发布模型版本、数据集和交互式演示。
