CVPR 2024 | 低质量图像上，RobustSAM鲁棒性分割一切

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以下 文 章来源于微信公众号：CV技术指南 作者：CV技术指南 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xqVXIDHrUWuG6y0lTKQ54A 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文的目的在于提升SAM模型面对低质量图像时的鲁棒性，提出了RobustSAM的模型，在维持SAM模型强大的零样本学习能力的前提下，以少量的额外参数量显着提升了在低质量图像上的切割表现。 [CVPR'24 Highlight] RobustSAM: 只需小型网络模块，SAM模型在低质量图像上也能有良好的切割表现！ 科研机构： Snap Research , 台湾大学 论文：https://arxiv.org/abs/2406.09627 项目：https://robustsam.github.io/ 一、简介 Segment Anything Model  (SAM)是专用于图像分割的基础模型。SAM能快速识别和分割照片中的元素，支持用户通过输入提示（prompt）的方式，进而选择感兴趣区域进行分割。SAM借鉴了自然语言处理领域的Foundation ………………………………