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【CVPR 2024】分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了 -顶刊顶会/paper/读研/读博/图像分割/CV
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尽管视觉基础模型可以在分割任务上表现出色,但其在下游任务中仍会存在性能不佳的情况。团队研究了 Segment-Anything 模型在多个下游图像分割任务中的泛化能力,并提出了一种基于锚点正则化和低秩微调的自训练方法。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.03502.pdf 项目地址:https://github.com/Zhang-Haojie/WeSAM 论文标题:Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation 视频所含资料 你可以关注公粽耗【点头人工智能】回复【101】无偿获取
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