RankSAM适配器

零样本分割精度升

即插即用的轻量级适配模块，在冻结SAM中动态调制权重秩并生成高置信提示，零样本分割精度提升2.5%-2.8%。

Yue, Zhuo · Xu, Zhaocheng · Zhou, Di · Pengpeng, Xu · Tian, Yan

Neurocomputing 2026

参数信息

分割精度提升

2.5–2.8 %

技术优势

动态调秩保泛化

适配器通过可训练门控机制选择性激活秩1矩阵分量，根据输入数据动态微调权重矩阵的工作秩，从而在输入质量下降时保持SAM的泛化能力。

提示生成更高效

可学习的提示预测器生成提示置信度图和点提示，并过滤掉会产生相同掩码的多余提示，在保证效果的同时提升效率。

应用场景

• 具身智能感知：在不牺牲泛化能力的情况下提升零样本分割精度，支持具身智能系统在多变环境中的感知。
• 自动驾驶视觉：在输入质量下降时仍保持分割性能，为自动驾驶提供更鲁棒的视觉理解。
• 医疗图像分割：利用提示预测器生成高置信提示，在医学图像分割中减少人工交互，提高分割效率。
• 机器人场景理解：通过动态调秩的适配器保持泛化能力，帮助机器人在不同场景中实现稳定的零样本分割。