BALD-SAM：基于分歧的交互分割主动提示框架

BALD-SAM提出将贝叶斯主动学习应用于空间提示选择，在16个跨领域基准测试中位列前二。 该方法通过冻结大模型并仅在小型预测头上应用不确定性建模，使数百万参数基础模型的不确定性估计可行。 BALD-SAM超越了人类提示，并在多个类别中优于先知提示，同时在薄壁和结构复杂对象上表现更佳。