ASAM：通过对抗调整提升片段任意建模
该研究旨在对 SAM 进行有针对性的对抗攻击，提出了一种仅攻击图像编码器的简单且有效的方法，并提出了一种新的正则化损失以增强不同模型之间的特征传递性，通过增加对随机自然图像的特征占优势来进行黑盒对抗攻击。
Oct, 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
对 Segment Anything Model 模型进行了全面的鲁棒性研究，发现它在面对多种图像扰动时的性能普遍下降，在特定数据集上定制提示技巧和利用领域知识，可以提高模型的弹性和解决数据集特定的挑战，为实际应用提供更健壮和多功能的图像分割解决方案。
May, 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
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
基于深度学习中内在的低秩结构，我们提出了一种创新的方法，通过自适应微调 Segment Anything Model (SAM) 来实现显著目标检测，通过在五个具有挑战性的 RGB 基准数据集上进行全面的定性和定量评估，证明了我们方法的卓越性能，超越了最先进的方法。
Aug, 2023
该论文综述了 Segment Anything Model（SAM）在医学图像分割中的应用，包括实证基准测试和方法论改进，并讨论了 SAM 在医学图像分割中的未来方向和文献综述。
May, 2023
SAM 是一个通用视觉模型，虽然在医学图像分割上的分割效果不高，但其生成的掩膜、特征和稳定性分数可以用于构建和训练更好的医学图像分割模型，该论文展示了如何用 SAM 来增强常用的医学图像分割模型（例如 U-Net），两个数据集上的实验表明了我们提出方法的有效性。
Apr, 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