AquaProbe 提出基于LoRA的冻结水下视觉模型适配方法

arXiv 新论文《AquaProbe：基于LoRA的水下视觉模型高效适配方法》由 Md Shihabul Islam Shovo、Nishi Kanta Paul、Trung Dong 及 Xiaomin Lin 于 2026 年 11 月 2 日在 ML（cs.lg）方向发布。 该工作提出 AquaProbe，通过测量不同水质与成像距离下域差距位置的变化，将固定 LoRA 预算按比例分配到不同模块。 实验中 AquaProbe 在分割任务上 mIoU 达 70.1，较均匀分配方案高 1.9 mIoU，而参数量仅 0.59 百万；在三路路由设定下 SUIM 标准集 mIoU 为 70.6、AUDRC 达 63.4。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。