CVPRW24 | SAM用于遥感影像中提取向量化的道路网络

文章预览

点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 题目：Segment Anything Model for Road Network Graph Extraction 会议：CVPR 2024 2nd Workshop on Scene Graphs and Graph Representation Learning 论文：http://arxiv.org/abs/2403.16051 代码：https://github.com/htcr/sam_road 年份：2024 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 近年来，LLM 已经一统所有文本任务，展现了基础模型的强大潜力。一些视觉基础模型如 CLIP 在多模态理解任务上同样展现出了强大的泛化能力，其统一的视觉语言空间带动了一系列多模态理解、生成、开放词表等任务的发展。然而针对更细粒度的目标级别的感知任务，目前依然缺乏一个强大的基础模型。 创新点 SAM-Road 模型：发挥了 SAM模型的能力， 结合了语义分割和图神经网络。模型可 ………………………………