UWSAM：基于“分割任何模型”的水下实例分割及其大规模基准数据集

本研究解决了水下实例分割任务中现有模型（如SAM）在技术和应用方面的不足。我们提出了UIIS10K数据集，并设计了高效的UWSAM模型，通过知识蒸馏和自动生成水下提示，显著提升了水下实例分割的准确性和效率。实验结果表明，该模型在多个水下实例数据集上表现优异，推动了水下视觉任务的进一步发展。

本研究提出了UIIS10K数据集和高效的UWSAM模型，显著提升了水下实例分割任务的准确性和效率，推动了水下视觉任务的发展。

UIIS10K UWSAM 准确性 效率 数据集 水下实例分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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