SAM+CLIP的先进预训 | 大幅提升道路分割模型性能与效率！

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作者 | AI 驾驶员  编辑 | 智驾实验室 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 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 ………………………………