本文介绍了一种结合Segment Anything Model（SAM）和Class Activation Maps（CAM）的方法，提升了弱监督语义分割的伪标签质量，平均提高了6.2%的交并比。此外，研究提出了TinySAM模型和FSS-SAM方法，优化了少样本学习和跨领域分割的准确性，显著提高了分割性能并减少了计算成本。