SAM2-UNet

SAM2-UNet 是一种基于 Segment Anything Model 2（SAM2）的图像分割框架，旨在为自然和医学图像分割提供强大的编码器。该模型采用了 SAM2 的 Hiera 结构作为编码器，并使用经典的 U 型设计作为解码器，同时在编码器中插入了适配器，实现参数高效的微调。研究表明，SAM2-UNet 在各种下游任务中表现优异，包括伪装物体检测、显著物体检测、海洋动物分割、镜面检测和息肉分割等，能够轻松超越现有的一些专门化的最优方法。

使用场景

SAM2-UNet 可广泛应用于以下领域：

1. 医学图像分割：用于分析医学扫描图像，帮助医生识别病变区域。
2. 显著性物体检测：用于从复杂背景中提取出重要的物体，应用于图像检索和场景理解等。
3. 伪装物体检测：在野外监控或生态研究中识别伪装的动物。
4. 海洋动物分割：用于海洋生态研究，帮助识别和分析海洋生物。
5. 镜面检测：自动识别图像中的反射面，可应用于多种计算机视觉任务。

综上所述，SAM2-UNet 是一种简单而有效的框架，适用于多种图像分割场景，推动了视觉理解的进一步发展。