利用 2 米分辨率的 SkySat 卫星图像，本研究探讨了使用 Segment Anything Model（SAM）在印度比哈尔邦无需额外训练的情况下勾勒农田边界。结果表明，SAM 正确识别了约 58% 的田地边界，与需要大量训练数据的其他方法相当。本研究建立了 SAM 的概念验证，并发现在农业田界勾画中，通过使用多日期的卫星图像可显著提高准确性，突出 SAM 在数据稀缺环境中勾勒农田边界的潜力。

Jul, 2024

UVOSAM 是一种新的无监督视频对象分割范例，利用 Segment Anything Model 和视频显著对象跟踪网络来生成显着前景对象的轨迹作为提示来对每一帧视频进行对象分割。实验结果显示，UVOSAM 显著优于当前基于标记方法的分割方法。

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

本研究探讨了无监督多模态变化检测在时效性任务和综合多时序地球监测中的重要性，并介绍了利用光学高分辨率图像和 OpenStreetMap（OSM）数据进行无监督多模态变化检测的方法。我们通过使用视觉基础模型 Segmentation Anything Model（SAM）来解决这一任务，利用 SAM 的优秀的零样本迁移能力获得高质量的光学图像分割图，从而能够直接比较这两种异构数据形态。我们引入了两种策略来指导 SAM 的分割过程：'no-prompt' 方法和 'box/mask prompt' 方法。这两种策略分别用于检测一般情况下的土地覆盖变化和在已有背景下识别新的土地覆盖对象。在三个数据集上的实验结果表明，所提出的方法与代表性的无监督多模态变化检测方法相比能够取得更具竞争力的结果。

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

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

提出了一种基于 Segment Anything Model (SAM) 的新框架 Geographical SAM (GeoSAM)，通过使用来自零样本学习的稠密视觉提示和预训练的 CNN 分割模型的稀疏视觉提示，实现了对地理图像中的移动设施进行精细调优的策略。所提出的 GeoSAM 在地理图像分割中优于现有方法，特别是在道路基础设施、行人基础设施和平均方面分别提高了 20%、14.29% 和 17.65%，在实现对地理图像中包括道路和行人基础设施的移动设施的分割上取得了重大突破。

Nov, 2023

我们提出了一种新颖的方法来针对现有模型的泛化性能下降问题，将基础模型自适应于特定领域，如遥感图像。我们通过集成预训练的卷积神经网络作为提示生成器，为 Segment Anything Model 增加了识别能力，从而改善了其在遥感图像上的表现。通过在三个遥感数据集上评估我们的方法，包括 WHU Buildings 数据集、Massachusetts Buildings 数据集和 AICrowd Mapping Challenge 数据集，我们观察到我们的方法在不同分布的性能上取得了显著提高，并计划发布我们的代码库，以促进遥感领域对基础模型进行更多领域特定任务的探索。

Oct, 2023

最近许多生物医学影像分析领域的进展主要受到 Segment Anything Model (SAM) 的推动。这项先进的技术最初是为了通用计算机视觉而开发的，但在医学图像处理领域得到了迅速应用。我们的综述聚焦于 2023 年 4 月 1 日至 9 月 30 日这段重要的首次出版后六个月的时期，我们研究了 SAM 在解决长期临床挑战方面所需的改进和整合，特别关注了我们分析的 33 个开放数据集。尽管 SAM 在许多应用中达到了或超越了最先进的性能水平，但在一些方面仍存在不足，例如对颈动脉、肾上腺、视神经和下颌骨的分割。我们的调查深入研究了 SAM 的创新技术和其在各种医学影像场景中有效转化和应用的核心概念。

Jan, 2024

本研究旨在利用 Vision Foundation Models（VFMs）的强大视觉识别能力，提高高分辨率遥感图像（RSIs）的变化检测，并将 VFMs 应用于 HR RSIs 的 CD 是首次的。

Sep, 2023