SAM3におけるリモートセンシングセグメンテーションのためのテキストプロンプトと軽量ファインチューニング: 有効性の研究

この研究は、リモートセンシングセグメンテーションタスクにおけるSAM3モデルへのプロンプトエンジニアリングとファインチューニング技術の適用を探求し、パフォーマンス向上の可能性を強調しています。 この研究は、地球観測におけるAIの継続的な発展に貢献し、モデルの効率を最適化するための洞察を提供する可能性があります。

• •リモートセンシング画像のセグメンテーションにおいて、SAM3をガイドするためのテキストプロンプトの使用を調査。
• •モデルのパフォーマンスを最適化するために、軽量ファインチューニングを採用。
• •この研究は、これらの技術の有効性を判断することを目的としています。