Web Reference: Meta 最近发布了 SAM 的第三代，我们借此机会来学习一下这个系列技术的演进过程。 一、什么是 CV 中的「分割」？ SAM 系列主要解决的问题是计算机视觉中的「分割」（Segmentation）任务，通俗讲就是 AI 把图片里的物体「抠」出来。 图像分割的目标：为图像中的每个像素赋予「属于哪个物体」的标签 ... RSPrompter 主要分享sam在遥感影像数据集上的应用，论文里边考虑做了4个方向的研究，如下图所示： （a）sam-seg：结合sam在遥感数据集上做语义分割，主要是利用sam的vit作为backbone，后边接上mask2former的neck和head,训练遥感数据集。 对于像Segment Anything Model (SAM) 这样的大型视觉模型，虽然其最初的设计目的是为了实现图像分割，但经过适当的微调（fine-tuning），模型也可以应用于图像分类任务。，那么如何将SAM模型微调至适应图像分类任务： 1. 预处理： • 对于图像分类，首先确保图像数据集已经按照目标类别进行了正确的 ...
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