【他山之石】CVPR2024 1%可训练参数即可驾驭视觉基础大模型！中科大&上海AI Lab提出跨域泛化语义分割新技术Rein

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“ 他 山 之 石 ， 可 以 攻 玉 ” ， 站 在 巨 人 的 肩 膀 才 能 看 得 更 高 ， 走 得 更 远 。 在 科 研 的 道 路 上 ， 更 需 借 助 东 风 才 能 更 快 前 行 。 为 此 ， 我 们 特 别 搜 集 整 理 了 一 些 实 用 的 代 码 链 接 ， 数 据 集 ， 软 件 ， 编 程 技 巧 等 ， 开 辟 “ 他 山 之 石 ” 专 栏 ， 助 你 乘 风 破 浪 ， 一 路 奋 勇 向 前 ， 敬 请 关 注 ！ 标题 ：Stronger, Fewer, & Superior: Harnessing Vision Foundation Models for Domain Generalized Semantic Segmentation 论文 ：https://arxiv.org/abs/2312.04265 主页 : https://zxwei.site/rein/ 源码 ：https://github.com/w1oves/Rein 导读 域泛化语义分割 致力于提升模型在与训练场景相异的未知场景下的测试性能。 Rein在经典的合成域到真实域、真实域到异常天气域等多个Benchmark上取得了SOTA性能，相关代码已开源并获数百Star，其贡献如下： 不使用任 ………………………………