精选理由
想让模型在不同参考图下都稳定分割？试试 CG-ICS，用概念推理代替简单视觉匹配，SAM3 和 MLLM 帮你搞定。
CG-ICS 提出了一种概念引导的上下文分割方法，通过从参考图像中提取高层语义概念而非仅依赖低层视觉匹配来提升系统鲁棒性。该方法引入 MLLM 生成候选概念，并用 SAM3 驱动的评分函数和树搜索精炼选择可靠概念。同时并行视觉示例路径提供查询侧空间定位。在标准 ICS 基准测试上，CG-ICS 不仅达到最高精度，还将不同参考下的分割方差显著降低。
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CG-ICS 提出了一种概念引导的上下文分割方法，通过从参考图像中提取高层语义概念而非仅依赖低层视觉匹配来提升系统鲁棒性。该方法引入 MLLM 生成候选概念，并用 SAM3 驱动的评分函数和树搜索精炼选择可靠概念。同时并行视觉示例路径提供查询侧空间定位。在标准 ICS 基准测试上，CG-ICS 不仅达到最高精度，还将不同参考下的分割方差显著降低。
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