精选理由
研究者用ActiveSAM让SAM 3分割更快更准，比SegEarth-OV3提升1.4的mIoU，速度快5.5倍，还不用重新训练。
ActiveSAM是一个无需训练、零样本推理的框架，将SAM 3改造为主动词汇分割器。它先通过低分辨率预视估计图像条件下的活跃类别集，再对保留类别进行全分辨率解码。在8个开放词汇语义分割基准上，ActiveSAM平均mIoU比当前最优的SegEarth-OV3高1.4，且在大词汇数据集上速度提升高达5.5倍。该方法无需目标数据集训练或权重更新，在图像损坏鲁棒性测试中也表现最强。
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ActiveSAM是一个无需训练、零样本推理的框架，将SAM 3改造为主动词汇分割器。它先通过低分辨率预视估计图像条件下的活跃类别集，再对保留类别进行全分辨率解码。在8个开放词汇语义分割基准上，ActiveSAM平均mIoU比当前最优的SegEarth-OV3高1.4，且在大词汇数据集上速度提升高达5.5倍。该方法无需目标数据集训练或权重更新，在图像损坏鲁棒性测试中也表现最强。
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