論文の概要: When SAM Meets Sonar Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14109v1
- Date: Sun, 25 Jun 2023 03:15:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 16:52:36.426044
- Title: When SAM Meets Sonar Images
- Title（参考訳）: SAMがSonarイメージに出会ったとき
- Authors: Lin Wang, Xiufen Ye, Liqiang Zhu, Weijie Wu, Jianguo Zhang, Huiming
Xing, Chao Hu
- Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)はセグメンテーションのやり方に革命をもたらした。
SAMのパフォーマンスは、自然画像とは異なる領域を含むタスクに適用されると低下する可能性がある。
SAMは微調整技術を用いて、医学や惑星科学のような特定の領域で有望な能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.902760999492406
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Segment Anything Model (SAM) has revolutionized the way of segmentation.
However, SAM's performance may decline when applied to tasks involving domains
that differ from natural images. Nonetheless, by employing fine-tuning
techniques, SAM exhibits promising capabilities in specific domains, such as
medicine and planetary science. Notably, there is a lack of research on the
application of SAM to sonar imaging. In this paper, we aim to address this gap
by conducting a comprehensive investigation of SAM's performance on sonar
images. Specifically, we evaluate SAM using various settings on sonar images.
Additionally, we fine-tune SAM using effective methods both with prompts and
for semantic segmentation, thereby expanding its applicability to tasks
requiring automated segmentation. Experimental results demonstrate a
significant improvement in the performance of the fine-tuned SAM.
- Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)はセグメンテーションのやり方に革命をもたらした。
しかし、自然画像とは異なる領域を含むタスクに適用した場合、SAMのパフォーマンスは低下する可能性がある。
それにもかかわらず、SAMは微調整技術を用いて、医学や惑星科学のような特定の領域で有望な能力を示す。
特に、SAMのソナーイメージングへの応用についての研究は乏しい。
本稿では,SAMのソナー画像における性能を包括的に調査することにより,このギャップに対処することを目的とする。
具体的には,ソナー画像の様々な設定を用いてSAMを評価する。
さらに、プロンプトとセマンティックセグメンテーションの両方で効果的な手法を用いてSAMを微調整し、自動セグメンテーションを必要とするタスクに適用性を広げる。
実験の結果,微調整SAMの性能は著しく向上した。
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