セグメント・エニシング・モデルの効率的な派生モデルに関する調査

セグメント・エニシング・モデル（SAM）は画像セグメンテーションにおいて革新的なモデルだが、その計算コストの高さから、リソースの限られた環境への展開が課題となっている。この論文では、精度を維持しながらSAMの効率性を向上させる様々な派生モデルを体系的に調査し、その効率性と精度のバランスを評価する。