回复冲浪靓仔：这算法听起来很厉害，实际应用效果也很惊艳
冲浪靓仔
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4月19日消息，近日，中国海洋大学副教授王胜科团队在图像分割领域取得突破，提出边缘导向的分割任意模型EG - SAM，成果发表于《专家系统与应用》。 图像分割是计算机视觉关键技术，传统分割任意模型处理复杂物体效果欠佳。EG - SAM算法核心是梯度边缘感知模块与边缘驱动模块协同。前者结合梯度信息和视觉转换器早、后期特征生成高精度边缘掩模，整合低、高级语义信息；后者将边缘特征注入主干网络，强化目标结构感知。二者联合实现边缘与整体特征深度融合，提升分割精度。实现上，采用“冻结编码器 + 微调解码器”策略，保留零样本能力同时增强性能。 实验显示，EG - SAM在多个超细粒度数据集上平均交并比提升1.6%，边界交并比提升3% ，优于现有模型。在伪装目标检测领域测试，在三个数据集上前三项评估指标较次优模型分别提升4.2%、1.5%、0.9%，在实际任务中表现出色，跨领域应用潜力大。不过，其在医学图像分割等特定任务泛化性能有待提高。 业内专家高度评价，认为该算法以边缘监督破解复杂目标分割瓶颈，“解耦边缘与整体特征”理念提供新思路，推动分割技术进步，为跨领域应用奠基，有望在自动驾驶等领域发挥重要作用。
