统一解决多种低级分割
一种新的视觉提示模型，通过显式聚焦单个图像的视觉内容，在参数高效微调下超越任务特定方案。
Liu, Weihuang · Shen, Xi · Pun, Chi Man · Cun, Xiaodong
2023
同一个框架能处理被篡改区域、失焦像素、阴影和隐藏物体等不同分割任务，无需为每个任务单独设计。
每个任务只需增加 5.7% 的可训练参数，就能达到甚至超过全量微调的效果，训练和存储开销大幅降低。
提示参数直接关注每张图像的高频分量和冻结的补丁特征，让模型更精准地捕捉边缘和细节，分割更准确。