“SAM+多模态图像融合”这个idea一出，就有人用它发了CCF-A_robofusion: towards robust multi-modal 3d object d-优快云博客

SAM自推出以来，已经广泛应用于CV各任务，各种创新层出不穷。到了2025年，SAM仍然有相当大的优化空间，尤其是通过结合多模态图像融合，可以进一步提高分割精度和效率，增强适应性，大幅拓宽应用场景。

对论文er来说，这也意味着创新空间更大了。目前在CVPR、IJCAI等顶会上已经出现了不少相关成果，比如性能超越SOTA的SAGE方法、鲁棒多模态3D目标检测框架RoboFusion。感兴趣的论文er抓紧时机！

Every SAM Drop Counts: Embracing Semantic Priors for Multi-Modality Image Fusion and Beyond

**方法：**论文提出了一种名为SAGE的多模态图像融合方法，通过结合 SAM 的语义先验知识和双层优化蒸馏机制，实现了高质量的图像融合和下游任务的适应性，同时降低了计算复杂度，提高了部署效率。

创新点：

提出了一种新的多模态图像融合框架SAGE，利用SAM的语义先验知识，提升融合图像的质量和下游任务的适应性。
设计了SPA模块，通过持久存储库保留源图像信息，同时从 SAM 中提取高级语义先验。
引入了双层优化驱动的蒸馏机制，将SAM的知识转移到轻量级子网络中，减少推理阶段的计算复杂度，同时保持高效的部署能力。

RoboFusion: Towards robust multi-modal 3D object detection via SAM

**方法：**论文提出了一种名为RoboFusion的鲁棒多模态 3D 目标检测框架，通过将视觉基础模型与多模态图像融合相结合，利用SAM的强大泛化能力以及深度引导的小波注意力和自适应融合技术，有效减少噪声和恶劣天气条件下的干扰，从而显著提升自动驾驶场景中目标检测的鲁棒性和泛化能力。

创新点：

提出了 SAM-AD 和 AD-FPN，将 SAM 预训练适应自动驾驶场景，并通过特征上采样与多模态 3D 目标检测对齐。
设计了深度引导的小波注意力模块，利用小波分解对深度引导图像特征进行去噪，减少噪声干扰。
引入自适应融合模块，通过自注意力机制动态调整点云和图像特征的权重，增强特征鲁棒性。

Organ-aware Multi-scale Medical Image Segmentation Using Text Prompt Engineering

**方法：**论文提出了一种基于SAM的医学图像分割模型OMT-SAM，通过结合CLIP模型实现图像与文本提示的融合，并利用多尺度特征提取来提升分割精度，尤其在复杂器官的边界识别上表现出色。

创新点：

引入CLIP模型作为图像-文本提示编码器，融合文本描述与医学图像特征，通过交叉注意力生成图像-文本嵌入，提升对复杂解剖结构的理解。
提出多尺度视觉特征提取方法，从MedSAM中提取不同粒度特征，细致捕捉器官边界和细节，提高分割精度。
在FLARE 2021数据集上表现优异，尤其在复杂器官分割中超越现有模型。

Adapting Segment Anything Model to Multi-modal Salient Object Detection with Semantic Feature Fusion Guidance

**方法：**论文提出了一种基于SAM的多模态显著目标检测框架Sammese，通过融合多模态图像的语义特征，增强SAM对显著目标的检测能力，显著提升了多模态数据下的检测性能。

创新点：

多模态融合模块整合可见光与热成像/深度图像的语义特征，增强模型输入信息。
多模态适配器嵌入SAM图像编码器，使其适应多模态数据，提升复杂场景处理能力。
提出语义-几何提示生成策略，自动生成提示嵌入，提高显著目标检测精度。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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