SAM已经Out了！TS-SAM：适应下游任务的分割一切！

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前言   本 文通过设计一种统一的微调策略来解决自注意力机制（Self-Attention Mechanism，SAM）在各种下游任务中表现次优的挑战，以提升SAM在不同应用场景下的有效性。受基于旁路网络的微调方法的启发，提出了双流自注意力机制（Two-Stream SAM，TS-SAM），以在不同下游任务中统一微调SAM。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 计算机视觉工坊 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 0. 这篇文章干了啥？ 作为在超过1100万张图像上进行预训练的大型视觉模型，Segment-Anything Model（SAM）已引起研究人员的兴趣。然而，最近的研究表明，SAM在包括伪装目标检测（Camouflaged Object Detection，COD）、阴影检测和显著目标检测（Salient Object Detection，SOD）在内的下 ………………………………