使用大规模数据集 SATIR 进行知识蒸馏学习热红外图像中的任意目标分割
本研究旨在将 Meta AI 的创新图像分割模型 Segment Anything Model（SAM）应用于遥感图像分析领域，特别是处理来自不同地理背景的航空和轨道影像，实现 SAM 在遥感影像处理中的潜力。
Jun, 2023
这篇研究论文讨论了 Segment Anything Model 在各个领域的表现及其未来发展前景，并提供了有助于未来研究活动的洞见，以完成通用分割任务。
Apr, 2023
Segment Anything Model (SAM) 通过使用不同的输入提示（如文本、边界框、点或掩膜）生成掩膜，克服了特定数据集稀缺性的约束，评估了 SAM 在 X 射线 / 红外模态中分割感兴趣对象的能力，结果表明 SAM 在给定盒子提示时可以分割 X 射线模态中的对象，但对于点提示而言，表现不稳定，特别是在分割细长物体和有机材料方面，SAM 的性能较差，这表明在考虑在 X 射线 / 红外图像上使用 SAM 时需要特别考虑跨模态泛化的问题。
Apr, 2024
通过输入「Segment Anything Model」（SAM）的简单提示框，并将 SAM 的结果输出作为 IS5Net 的输入，可以极大地提高高精度的二元图像分割的效果。
Dec, 2023
该文通过第一次全面调查介绍了受到重大关注的 Meta AI Research 开发的 Segment anything model（SAM）的性能表现和多种应用情况，并呼吁读者对该模型进行新的研究以促进其进一步发展。
May, 2023
本研究介绍了一种用于自动化少样本语义分割的结构化框架，利用 Segment Anything Model（SAM）模型，并借助先前引导的掩模生成粗略像素级提示，以获得更高效的语义可辨别分割结果，实验证明该方法在 DLRSD 数据集上优于其他可用的少样本方法。
Nov, 2023
本文提出了一种称为 PerSAM 的、无需训练的个性化方法，该方法首先通过位置先验定位目标概念，然后通过三种技术 - 目标引导注意力、目标语义提示和级联后处理在其他图像或视频中对其进行分割，有效地适应 SAM 的私人使用。此外，我们还提出了一种高效的单次微调变体，PerSAM-F，以缓解掩模的歧义。我们构建了一个新的分割数据集 PerSeg，并在具有竞争性的性能的视频对象分割上测试了我们的方法。
May, 2023
研究了针对视觉任务开发的第一个基础模型，称为 Segment Anything Model（SAM）。SAM 可以基于便宜的输入提示，如一个或多个点、边界框或掩码，在输入的图像中分割对象。作者在大量的视觉基准任务中研究了 SAM 的零样本图像分割准确性，并发现 SAM 通常实现了与目标任务上进行了训练的视觉模型类似或有时超过其识别精度。他们检查了 SAM 在多样化、广泛研究的基准任务集上的表现。然而，作者还研究了 SAM 在航空图像问题中的表现，他们发现虽然 SAM 在航空图像上通常表现良好，但在某些情况下由于航空图像和目标对象的独特特征而失败。
Apr, 2023
本研究提出 SAMRS，通过整合 SAM 和现有的遥感物体检测数据集以生成大规模遥感分割数据集，该数据集在大小上超过了现有的高分辨率遥感分割数据集。SAMRS 可用于语义分割、实例分割和目标检测等研究领域。同时，我们对 SAMRS 进行了全面的分析并希望它能促进遥感分割、特别是大规模模型预训练等方面的研究。
May, 2023