主要观点总结
本文提出了一种面向任务的预训练方法，使用SAM模型生成冗余分割掩码，并通过SCEF策略微调CLIP模型来选择最符合可行驶区域的掩码作为预训练数据。在KITTI道路数据集上的实验表明，该方法性能优于传统预训练和自训练方法，并且所需的数据量、计算资源和训练时间显著减少。
关键观点总结
关键观点1: 任务导向的预训练方法
本文提出了一个两阶段的预训练方法，首先使用SAM模型生成冗余分割掩码，然后使用经过SCEF策略微调的CLIP模型选择最适合的掩码作为预训练数据。
关键观点2: SCEF策略
作者提出了一种特定类别增强微调（SCEF）策略，用于微调CLIP模型，使其能够从SAM生成的分割掩码中选择与可行驶区域最相关的掩码。
关键观点3: 实验验证
在KITTI道路数据集上进行的实验证明了作者的方法的有效性，并显示了与传统预训练和自训练方法的性能差异。
关键观点4: 效率和经济性
与在ImageNet上预训练和自训练策略相比，作者的方法所需的数据量、计算资源和训练时间显著减少，表明该方法更高效、更经济。
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ADAS Laboratory 点击上方 蓝字 关注 智驾实验室 加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 预训练技术在深度学习中起着关键作用，通过先在大数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，预训练为模型提供了一个坚实的基础，提高了泛化能力并加快了收敛速度。这种方法在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著成功。 然而，传统的预训练方法需要大量数据集和大量计算资源，它们只能通过长时间的训练学习共享特征，难以捕捉更深层次、任务特定的特征。 在本文中，作者提出了一种以任务为导向的预训练方法，该方法首先使用Segment Anything (SAM)模型生成冗余分割建议。 然后，作者引入了一个特定类别增强微调（SCEF）策略，用于微调对比语言图像预训练（CLIP）模型，从由SAM生成的分割建议中选择与可行驶区域最
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