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新框架利用基础模型改进航天器分割

研究人员开发了GeoDistill-Refine，一个新颖的两阶段框架，旨在利用基础模型提高航天器分割的准确性。该方法通过首先学习前景轮廓，然后用符号距离场、骨架和面积目标进行细化，来解决Segment Anything Model 3等模型生成的伪掩码中的几何误差。该框架在SpaceSense-Bench HJM数据集上展示了图像IoU和边界F1分数的显著提高，优于纯伪标签学生模型，并在其他领域取得了有竞争力的结果。