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Segment Anything Model (SAM) 是图像分割领域的基础框架。尽管在典型场景中 SAM 展现出显著的零样本泛化能力，但在医学图像和遥感等专业领域的应用中，其优势会明显减弱。针对这一限制，本文提出了一种名为 Conv-LoRA 的简单而高效的参数微调方法。

Conv-LoRA通过将超轻量级卷积参数集成到低秩适应 (LoRA) 中，能够将与图像相关的归纳偏差注入到普通 ViT 编码器中，从而进一步强化 SAM 的局部先验假设。

SAM 在医学图像和遥感等专业领域的应用中表现出色，主要得益于其强大的归纳能力和对复杂场景的适应性。然而，传统的卷积层在这些高需求场景中的性能往往不足以满足实时性和精度要求。Conv-LoRA 的引入为SAM提供了一种更高效的解决方案。

通过 LoRA 技术，Conv-LoRA 实现了对卷积权重的轻量化，同时保留了模型的核心功能。这一方法不仅降低了模型的计算复杂度，还显著提升了其在专业领域的适应性。具体而言，Conv-LoRA 通过将卷积参数嵌入到 LoRA 中，使得模型能够更好地捕捉图像的局部特征，从而提升了 SAM 的整体性能。

在实际应用中，Conv-LoRA 展现出显著的优势。无论是在医学图像的病灶检测，还是在遥感图像的分割任务中，其与传统卷积方法相比，都能提供更高的效率和更准确的结果。这一技术的成功应用证明了 LoRA 在模型优化和性能提升中的巨大潜力。

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