CLIP 和 SAM 协作的 ClipSAM 框架可用于零样本异常分割任务，通过结合 CLIP 的语义理解和 SAM 的细分结果优化，获得最佳的分割性能。

Jan, 2024

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

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

本研究旨在将基础模型的能力发挥在 3D 视觉任务中，在通过 SAM 提出的 BEV 流程管道构建的基础上，通过提高零样例能力实现 3D 物体检测，将其应用于 Waymo 开放数据集，展示其可行性。

Jun, 2023

通过实例分割和姿态估计两个步骤，SAM-6D 是一个新的框架，用于在杂乱的 RGB-D 图像中实现零样本 6D 物体姿态估计的任务，并在 BOP 基准的七个核心数据集上超越现有方法。

Nov, 2023

提出了一种开放词汇的全景分割模型，通过端到端框架有机地结合了 Segment Anything Model (SAM) 和视觉 - 语言 CLIP 模型的优势。通过使用局部判别汇聚模块（LDP），克服了 SAM 的局限性，并引入了面向掩膜的选择集成算法（MASE）来自适应地提高生成掩膜的质量，从而在多个数据集上展示了很强的泛化性能，并且在开放词汇全景分割方法方面取得了显著的改进。

Mar, 2024

SAM3D 是一个创新的框架，通过利用 RGB 图像中的 Segment-Anything 模型而无需进一步训练或微调，能够在 3D 点云中预测掩模，首先预测具有 SAM 的 RGB 图像的分割掩模，然后将 2D 掩模投影到 3D 点中。最后，两个相邻帧的点云掩模以双向合并的方式进行合并，最终可以将不同帧预测出的 3D 掩模逐渐合并为整个 3D 场景的 3D 掩模，实验结果表明 SAM3D 能够在不需要对 SAM 进行训练或微调的情况下，实现合理和细粒度的 3D 分割结果。

Jun, 2023

利用自适应分辨率 SEEM 模型和高斯混合模型，结合鲁棒损失函数和迭代生成伪标签方法，提出了一种简单而有效的无监督众数计数方法，可在无标记数据的情况下实现最佳性能，适用于无标记数据的众数计数任务。

Feb, 2024

Segment Anything Model (SAM) 是第一个用于图像分割的基础模型，本研究评估了 SAM 在虚拟现实环境下记录的眼部图像中分割特征的能力。结果表明，SAM 的分割效果可以与专门模型相媲美，且使用提示工具可以提高其性能，示例数据集中瞳孔分割的 IoU 达到 93.34%。SAM 等基础模型有望通过快速且易用的图像分割方法，革新注视估计领域，减少对专门模型和繁琐手动标注的依赖。

Nov, 2023

本研究评估了 SAM 2D 在医学成像中的零样本能力，结果显示其性能与目前的最新技术相当甚至更好，并提出一项实用的指南以获得在所有评估上都具有鲁棒性的结果。

Apr, 2023