由于高分辨率遥感卫星的发展，遥感研究获得便利。研究者提出了适应性修改的预训练模型 RSAM-Seg，用于遥感图像分割。实验证明，RSAM-Seg 在云、建筑物、场地和道路场景中优于 SAM 和 U-Net，并具有处理有限数据集的潜力。

高分辨率遥感卫星的发展为遥感研究带来便利。研究者提出了RSAM-Seg，对SAM模型进行了修改，消除了手动干预的需求。实验证明，RSAM-Seg在云、建筑物、场地和道路场景中的效果优于原始SAM和U-Net，并具有辅助注释和处理有限数据集的潜力。

高分辨率遥感卫星的发展为遥感研究带来便利。研究者提出了RSAM-Seg，对SAM模型进行了修改，消除了手动干预的需求。实验证明，RSAM-Seg在云、建筑物、场地和道路场景中的效果优于原始SAM和U-Net，并具有辅助注释和处理有限数据集的潜力。