使用 Segment Anything 模型扩大遥感分割数据集的规模（英文版）

英文标题：Scaling-up Remote Sensing Segmentation Dataset with Segment Anything Model中文摘要：本研究提出 SAMRS，通过整合 SAM 和现有的遥感物体检测数据集以生成大规模遥感分割数据集，该数据集在大小上超过了现有的高分辨率遥感分割数据集。SAMRS 可用于语义分割、实例分割和目标检测等研究领域。同时，我们对 SAMRS 进行了全面的分析并希望它能促进遥感分割、特别是大规模模型预训练等方面的研究。英文摘要：The success of the Segment Anything Model (SAM) demonstrates the significanceof data-centric machine learning. However, due to the difficulties and highcosts associated with annotating Remote Sensing (RS) images, a large amount ofvaluable RS data remains u