思考
在开始介绍工作之前，我想和读者讨论下在大模型时代下，专用分割方法的价值。
随着 SAM（Segment Anything）[1]、Universal Model [2]等一众非常优秀的分割基础模型的提出，越来越多的分割目标只需要在大模型的基础上，直接测试或简单微调，就能够得到让人十分满意的结果。这不免让人感到迷茫，继续做专用分割工作是否还有价值？后续的研究方向是否是要去拼大模型？或者站在前人的肩膀上去研究如何将大模型微调到专用领域？
值得注意的是，仍存在一些复杂的领域，大模型还未能够很好的覆盖（也许只是时间问题）。例如伪装目标、非显著性目标，以及