Accepted at ICLR 2024 Conference LoRA 업그레이드 버전 저자는 SAM의 한계점을 명시하면서 이를 해결하기 위한 method를 제안함. 이때, 좀 더 efficient하면서 여러 도메인에서 general하게 쓸 수 있는 LoRA 기반의 새로운 PEFT method를 제안 Convolution Meets LoRA: Parameter Efficient Finetuning for Segment Anything Model The Segment Anything Model (SAM) stands as a foundational framework for image segmentation. While it exhibits remarkable zero-shot generalization in ..
Convolution Meets LoRA: Parameter Efficient Finetuning for Segment Anything Model (2024.01)
Accepted at ICLR 2024 Conference LoRA 업그레이드 버전 저자는 SAM의 한계점을 명시하면서 이를 해결하기 위한 method를 제안함. 이때, 좀 더 efficient하면서 여러 도메인에서 general하게 쓸 수 있는 LoRA 기반의 새로운 PEFT method를 제안 Convolution Meets LoRA: Parameter Efficient Finetuning for Segment Anything Model The Segment Anything Model (SAM) stands as a foundational framework for image segmentation. While it exhibits remarkable zero-shot generalization in ..
2024.03.07