SARTM

新的SARTM框架将SAM适配于RGB-热力学分割

研究人员开发了SARTM，一个旨在将分割任何模型（SAM）适配于RGB-热力学（RGB-T）语义分割的新框架。SARTM使用LoRA层对SAM进行微调，并通过跨模态知识蒸馏（CMKD）引入语言指导，以解决跨模态不一致和语义模糊问题。该框架还通过调整SAM的头部和集成多尺度特征来增强分割效果。在MFNET、PST900和FMB等基准测试上的实验表明，SARTM的性能优于现有的最先进方法。