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        無需訓練即可大幅提升SAM 2!開源的SAM2Long來了,港中文、上海AI Lab出品

        AIGC動態6個月前發布 機器之心
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        無需訓練即可大幅提升SAM 2!開源的SAM2Long來了,港中文、上海AI Lab出品

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        原標題:無需訓練即可大幅提升SAM 2!開源的SAM2Long來了,港中文、上海AI Lab出品
        關鍵字:遮擋,內存,模型,視頻,分數
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.comSegment Anything Model 2(SAM 2)在傳統視頻目標分割任務大放異彩,引起了眾多關注。然而,港中文和上海 AI Lab 的研究團隊發現 SAM 2 的貪婪選擇策略容易陷入「錯誤累積」的問題,即一次錯誤的分割掩碼選擇將影響后續幀的分割結果,導致整個視頻分割性能的下降。這個問題在長視頻分割任務中顯得更加嚴重。
        針對這些挑戰,該研究團隊近日推出了全新的 SAM2Long。在 Segment Anything Model 2(SAM 2)的基礎上,提出了創新的記憶結構設計,打造了專為復雜長視頻的分割模型。論文鏈接:https://mark12ding.github.io/project/SAM2Long/asset/images/paper.p


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