本研究提出了SimMAT框架，旨在解决传感器在多领域中难以收集自然图像数据的问题。该框架通过模态无关的转移层，提升视觉基础模型在不同图像模态上的转移能力，实验结果显示其在分割性能上有显著提升，展现了重要的跨模态转移学习潜力。