Anpassung des Segment Anything Modells für Multi-Task-Lernen durch Task-Aware Low-Rank Adaptation

Die Studie präsentiert eine neuartige Methode namens Task-Aware Low-Rank Adaptation (TA-LoRA), um das Segment Anything Modell (SAM) für Multi-Task-Lernprobleme in der Computervision zu adaptieren. TA-LoRA nutzt eine niedrigrangige Tensorzerlegung, um sowohl aufgabenübergreifende als auch aufgabenspezifische Informationen zu erfassen, was zu einer effizienten und leistungsfähigen Anpassung des SAM-Modells an verschiedene Aufgaben führt.