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SinkSAM：一种基于单目深度引导的自动化塌陷坑分割框架
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
随着高分辨率遥感卫星的发展，遥感研究更加便利。针对SAM模型在图像分割中的不足，提出了RSAM-Seg。通过在编码器中加入Adapter-Scale和Adapter-Feature模块，RSAM-Seg无需手动提示即可提升分割效果。实验显示，RSAM-Seg在云检测、场地监测、建筑物检测和道路制图等任务中表现优异，尤其在少样本情况下展现出潜力。
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关键要点
- 高分辨率遥感卫星的发展使遥感研究更加便利。
- SAM模型在遥感图像分割任务中的效果欠佳。
- 提出RSAM-Seg，通过适应性修改消除手动提示需求。
- RSAM-Seg在编码器中加入Adapter-Scale和Adapter-Feature模块。
- RSAM-Seg在云检测、场地监测、建筑物检测和道路制图任务中表现优异。
- RSAM-Seg在少样本情况下展现出潜力，能够识别数据集中的缺失区域。
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