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Motion-Grounded Segment Anything

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  1. TOOL · CL_273543 ·

    无监督MoSA框架从运动数据中学习物体分割

    研究人员开发了基于运动的万物分割（MoSA）框架，这是一个无监督框架，旨在克服像Segment Anything Model（SAM）这样的模型对海量手动标注的依赖。MoSA利用未标记的视频从运动中学习物体概念，通过生成运动伪标签、使用对比学习训练感知分组模型（PGM）以及将这些知识转移到用于图像分割的提示引导架构等阶段进行。在COCO和ADE20K等基准测试上的评估表明，MoSA的性能显著优于其他无监督方法，并达到了与监督式SAM相…