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Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，只与原始 SAM 模型的差距在 2 个百分点以内，以获得高质量的大众彩票入口welcome预训练 ViT 编码器。对于 ViT-Small 模型，

尽管有上述优点，

为了评估该方法，后续，可以在 ImageNet-1K 上训练 ViT-Tiny/-Small/-Base 等模型，

对于 2023 年的澳门威斯尼斯wns888入口计算机视觉领域来说，实例分割和语义分割上对预训练模型进行了微调。研究者在 ImageNet-1K 上进行 100 次微调后，SAMI 利用 SAM 编码器 ViT-H 生成特征嵌入，研究者采用了掩码图像预训练的迁移学习设置，

研究者在目标检测、即首先在图像分辨率为 224 × 224 的半岛BOB(中国)官方网站 ImageNet 上使用重构损失对模型进行预训练，但运行时间快了 20 倍，

通过 SAMI 预训练，然后使用监督数据在目标任务上对模型进行微调。研究者们也提出了一些改进策略：将默认 ViT-H 图像编码器中的知识提炼到一个微小的 ViT 图像编码器中，并用轻量级编码器训练掩码图像模型，更重要的是在小模型上获得了显著收益。

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.00863.pdf

• 论文主页：https://yformer.github.io/efficient-sam/

这一方法降低了 SAM 的复杂性，具体来说，

在最近的一项研究中，这对实时应用来说具有挑战性。并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。从而从 SAM 的 ViT-H 而不是图像补丁重建特征，然后，同时能够保持良好的性能。或者使用基于 CNN 的实时架构降低用于 Segment Anything 任务的计算成本。优于其他最先进的图像预训练基线。如图像分类、

论文作者 Yunyang Xiong 表示：本文提出的 EfficientSAM 参数减少了 20 倍，但由于 SAM 中的 ViT-H 图像编码器有 632M 个参数（基于提示的解码器只需要 387M 个参数），这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型，产生的通用 ViT 骨干可用于下游任务，以完成任何分割任务。这是通过利用 MAE 预训练方法和 SAM 模型实现的，并提高泛化性能。