Scalpel-SAM：用于红外小目标检测的半监督范式
Research Paper#Computer Vision, Object Detection, Semi-Supervised Learning, Infrared Imaging🔬 Research|分析: 2026年1月3日 16:27•
发布: 2025年12月27日 05:59
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•ArXiv分析
本文通过提出一种半监督方法，利用SAM（Segment Anything Model），解决了红外小目标检测（IR-SOT）中数据稀缺的关键问题。核心贡献在于一种新颖的两阶段范式，使用Hierarchical MoE Adapter从SAM中提取知识，并将其转移到轻量级的下游模型。这非常重要，因为它解决了IR-SOT中高昂的标注成本问题，并且在最少的标注下，展示了与完全监督方法相当甚至更好的性能。