CVPR2024｜vivo提出使用对抗微调获得泛化性更强的SAM，分割性能直接登顶 SOTA！

主要观点总结

文章介绍了计算机视觉领域中基础模型的重要性，特别是Meta AI开发的SAM在图像分割任务中的突出表现。但SAM在特定细分应用中存在限制。针对这些问题，VIVO提出了ASAM，一种通过对抗性调整增强SAM性能的新方法。文章详细阐述了ASAM的工作原理和优势，包括其在多种分割任务中的显著改进，以及与其他方法的比较。同时，文章还讨论了ASAM对计算机视觉基础模型进步的贡献。

关键观点总结

关键观点1: SAM在图像分割任务中的突出表现及特定应用的限制。

文章首先介绍了SAM的优异表现，但也指出了其在某些特定细分应用中的局限性。

关键观点2: VIVO提出的ASAM方法。

为了增强SAM的性能，VIVO提出了ASAM，一种通过对抗性调整来优化SAM性能的新方法。该方法利用稳定的扩散模型生成对抗性图像，显著提高了SAM在多种任务中的分割能力。

关键观点3: ASAM的优势和贡献。

ASAM在多个数据集上的实验结果表明，其显著提高了SAM的性能，并且与其他方法相比具有优势。此外，ASAM还有助于计算机视觉基础模型的进步，为提升大型视觉基础模型的能力提供了一种新颖而有效的方法。

关键观点4: 公众号的推广信息。

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文章预览

在计算机视觉不断发展的领域中，基础模型已成为一种关键工具，显示出对多种任务的出色适应性。其中，由 Meta AI 开发的 Segment Anything Model（SAM）在图像分割任务中表现杰出。然而，和其他类似模型一样，SAM 在某些特定的细分应用中也遇到了限制。 针对此问题，VIVO提出了ASAM，这是一种通过对抗性调整来增强SAM性能的新方法。广泛的评估结果证实，ASAM 在分割任务中建立了新的基准，从而有助于计算机视觉基础模型的进步。 ASAM只是提高了SAM的性能，而不需要对架构进行修改。ASAM也是资源友好型的，因为它只需要8个A6000 gpu而不需要额外的数据(1% SA-1B数据)。 相关链接 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.00256 项目页面：https://asam2024.github.io/ 论文阅读 ASAM：增强分段任何模型与对抗性调整 摘要 在不断发展的计算机视觉领域，基础模型已成为关键工具， ………………………………