Recentemente, os pesquisadores desenvolveram um novo modelo de segmentação de imagens chamado GenSAM, que implementa a segmentação de imagens por meio de uma descrição universal de tarefas e evita a dependência de dicas específicas da amostra. O avanço desta pesquisa está na sua eficiência e escalabilidade, principalmente no processamento de grandes quantidades de dados. O modelo GenSAM utiliza a cadeia de pensamento CCTP e a estrutura PMG para mostrar excelente desempenho e boa capacidade de generalização na tarefa de segmentação de amostras de camuflagem, proporcionando novas possibilidades para a aplicação prática da tecnologia de segmentação imediata.
Pesquisadores propuseram recentemente o modelo GenSAM para obter segmentação de imagens por meio de descrições universais de tarefas e eliminar a dependência de dicas específicas de amostras. Usando a cadeia de pensamento CCTP e a estrutura PMG, os experimentos provaram que ele tem melhor desempenho na segmentação de amostras de camuflagem e tem bom desempenho de generalização. A inovação da pesquisa é fornecer uma descrição de tarefa comum, tornando o modelo mais eficiente e escalável no processamento de grandes quantidades de dados. A introdução do GenSAM dá um passo importante na aplicação prática de métodos de segmentação imediata e pode fornecer novas ideias e soluções para outros campos no futuro.
O surgimento do modelo GenSAM trouxe uma nova direção para a tecnologia de segmentação de imagens. Seu mecanismo universal de descrição de tarefas melhora a eficiência e escalabilidade do modelo e fornece uma referência para mais aplicações de inteligência artificial no futuro. Acredita-se que o GenSAM desempenhará um papel importante no campo da segmentação de imagens e promoverá o desenvolvimento de tecnologias relacionadas.