arXiv · Machine Learning· Md Shihabul Islam Shovo, Nishi Kanta Paul, Trung Dong, Xiaomin Lin·· 8 小时前AI 评分40
AquaProbe：面向水下图像的冻结视觉模型高效适配方法
AquaProbe: Efficient Adaptation of Frozen Vision Models for Underwater Images
AI 导读
AquaProbe 通过测量不同水体类型和成像距离下的领域差异变化，动态分配冻结视觉编码器的 LoRA 参数预算，提升视觉模型在水下图像分割任务中的适应能力。基于测量结果的比例 LoRA rank 分配取得 70.1 mIoU，相比均匀分配提高 1.9 个百分点，适配器参数量均为 0.59 million；三路条件路由器在标准 SUIM 划分上达到 70.6 mIoU。
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