本文介绍了Conv-LoRA，一种参数高效微调方法，将超轻量级的卷积参数集成到LoRA中，加强了SAM的局部先验假设，并在实验中展现了在语义分割任务中适应SAM的优势。

本研究提出了神经网络设计选择，对白内障手术进行了研究，并在三个语义分割任务中取得了强大的性能表现。通过处理类别不平衡问题，提出了一种在考虑不平衡成分时实现高性能的方法。代码和训练好的模型可在链接中找到。