SAM遥感图像处理开源新SOTA！在GPU上实现40倍加速，不损准确性

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在遥感图像处理领域，通过SAM捕捉复杂图像特征和细微差异，可以实现高精度的图像分割，提升遥感数据的处理效率。这种高度的准确性让 SAM+遥感 展现出了比传统方法更优越的性能。 不仅如此，这种策略 灵活普适 的特性还能拓展遥感技术的应用领域，因此具有很大的创新潜力。对论文er来说， 是个发论文的前沿好方向 。最近发布于CVPRW24的SAM-Road模型证明了这点。 SAM-Road 模型发挥了SAM模型的能力，结合了语义分割和图神经网络，在城市数据集上的处理速度比现有最先进的方法快 40 倍。 除SAM-Road外，还有一些很值得学习的 SAM+遥感最新成果 ，我从中挑选了 9篇 ，简单提炼了可参考的创新点，希望可以给同学们提供论文灵感。 扫码 添加小享，回复“ SAM遥感 ”   免费获取 全部论文+开源代码 Segment Anything Model for Road Network Graph Extraction 方法： 研究 ………………………………