魔芯科技、浙江大学推出SAM2-Adapter，优化特定下游任务！

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大型模型（也称为基础模型）的出现显著改变了人工智能研究的格局，像Segment Anything（SAM）这样的模型在各种图像分割场景中取得了显著成功。 尽管取得了进展，SAM在处理一些复杂的低级分割任务（如伪装物体和医学成像）时遇到了限制。为了解决这些问题，作者们在2023年引入了SAM-Adapter，在这些具有挑战性的任务中展示了改进的性能。现在，随着Segment Anything 2（SAM2）的发布——其继任者拥有增强的架构和更大的训练语料库——本文重新评估这些挑战。 本文介绍了SAM2-Adapter，这是第一个设计用于克服SAM2中持续存在的限制并在特定的下游任务中（包括医学图像分割、伪装物体检测和阴影检测）实现新的最先进（SOTA）结果的适配器。 SAM2-Adapter基于SAM-Adapter的优势，提供了更强的泛化性和可组合性，适用于各种应用。 作者提供了大量实验结果，展示 ………………………………