模型在计算机视觉中产生了显著影响，成为许多高级任务的基础步骤，如图像分割、图像标题和图像编辑。然而，其巨大的计算成本阻碍了其在工业场景中的广泛应用。本文提出了一种速度更快的替代方法，通过将任务重新定义为分段生成和提示，我们发现一个常规的cnn检测器与实例分割分支也可以很好地完成这项任务。我们使用sam作者发布的1/50 sa-1b数据集直接训练现有的实例分割方法，仅使用我们的方法，我们在50倍的运行时间速度下实现了与sam方法相当的性能。我们提供充分的实验结果来证明其有效性。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/yun238391.html
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