更强，更少，更优：利用视觉基础模型进行领域通用语义分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究中，我们首先评估和利用各种视觉基础模型（Vision Foundation Models）在域泛化语义分割（Domain Generalized Semantic Segmentation）中的应用。我们引入了一种名为 Rein 的强大微调方法，通过利用更强的预训练模型和更少的可训练参数来提高模型的泛化能力。实验证明，Rein 在各种设置下明显优于现有方法，并在 Cityscapes...
该研究评估了视觉基础模型在域泛化语义分割中的应用，并引入了一种名为Rein的强大微调方法，提高了模型的泛化能力。实验证明，Rein在各种设置下明显优于现有方法，并在Cityscapes数据集上获得了68.1%的mIoU，仅使用了额外1%的可训练参数。
