TAG: Калибровка SAM3 для универсальной сегментации изображений без надзора за уровнем плотности

arXiv: 2610.14651v1 Annualce Type: New Humber Abstract: The reception Everything Model 3 (SAM3) распространяет мощную быструю сегментацию от пространственных сигналов до концепций, повышая перспективу единой базовой модели для универсальной сегментации изображений. Однако это обещание зачастую не может воплотиться в надежную работу по выполнению задач, связанных с сегментацией на более низком уровне. В этой работе мы эмпирически идентифицируем признание концепции, а не качество маскировки как главное узкое место: SAM3 точно определяет объекты, которые она признает, но при этом борется за четкое определение того, какие концепции существуют. В соответствии с этим мы представляем текстит , простую и вместе с тем эффективную систему, которая восстанавливает концептуальное признание SAM3 в целевом доме без плотных аннотаций. Если говорить конкретно, то включат \текстит {остаточный путь для осколков}, включающий кондиционированные изображения и низкосортные адаптаторы для перезаземления текстовых якорей в целевом распределении и модуляции