SAM的局限性：
1、依赖用户手动提示，用户在输入一张图片后，还需要给予手动提示，模型才能分割。**
2、当用户未提供输入掩码时，则掩码嵌入将被随机初始化的嵌入替换，导致性能下降。
MM-SAM的结构：
（1）将BLIP用于图像caption任务，以自动为每个输入图像生成描述；
（2）使用LLM或文本编码器（Mamba）从生成的描述中提取文本嵌入；
（3）图像通过BLIP的图像编码器（VIT）得到视觉嵌入；
（4）上面生成的文本嵌入和视觉嵌入相结合，作为SAM解码器的视觉语言提示；
（5）在SAM图像编码器中，来自每个transformer块的视觉嵌入与来自BLIP的视觉嵌入相结合，用于训练用于微调SAM图像编码器的Adapter。
下面分别讲一下每一块：
（1）生成caption
BLIP作为caption生成器，为图片生成一段文字描述（不提供模板指令）。
（2）得到文本嵌入
使用LLM-Mamba从上面生成的描述中提取文本嵌入。
（3）生成视觉嵌入
BLIP的图像编码器为输入图像生成对应的视觉嵌入。
（4）将上面生成的文本嵌入和视觉嵌入连接起来，作为SAM Decorder的输入token。
（5）多级特征Adapter
transformer层的输出与视觉嵌入相结合作为Adapter的输入：
Adapter的输出与transformer层的输出相结合作为下一层transformer块的输入（为了减少参数量，所有Adapter共享相同的权重系数）：
最后一部分：
图像嵌入：来自原始SAM的图像编码器。
密集嵌入：图像嵌入经过全连接层调整维度、GELU激活函数增强非线性得到。
稀疏嵌入：由视觉嵌入（BLIP的图像编码器得到）和文本嵌入相结合得到。
图像嵌入包含全局图像特征，密集嵌入由图像嵌入得到，是对图像嵌入中“目标相关特征”的强化（基于全局特征生成的纹理差异）。二者相加 = 全局上下文 + 目标细节。
稀疏嵌入负责语义层面的目标指引，告诉解码器“我们要找的东西是什么”。
三者一起输入进SAM Decoder，用于预测最终的分割掩码。
也就是说，现在的视觉嵌入 + 文本嵌入代替了原来的稀疏嵌入（现在也叫稀疏嵌入）。
也就是说，现在的图像嵌入 + 密集嵌入代替了原来的密集嵌入（虚线方框内）。
实验：
数据集（3个）：COD10K、CHAMELEON、CAMO
评估方式（4个）：
与当前最优的伪装检测方法比较（9个）（table 1）：SINet、RankNet、JCOD、PFNet、FBNet、SAM、SCOD、SAM-Adapter、GenSAM
总结一下:
原来的SAM是稀疏嵌入 + 密集嵌入，但两个嵌入都有问题：稀疏嵌入依赖用户手动提示（方框、点击等），密集嵌入缺失时会被随机初始化。
改进后，稀疏嵌入 = 文本嵌入（BLIP文本解码器 + Mamba） + 视觉嵌入（BLIP Encoder），不再依赖用户手动提示；密集嵌入 = 来自原始SAM的图像嵌入（全连接、GELU），然后将密集嵌入 + 图像嵌入实现全局 + 细节。最后密集嵌入 + 图像嵌入与稀疏嵌入一起作为SAM Decoder的输入，结束。
