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SACo-Gold
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Falcon Perception-HD 使用 RL 实现高密度视觉实体定位
研究人员开发了 Falcon Perception-HD，一个利用强化学习（RL），特别是 GRPO，来增强视觉实体定位的新模型。这种方法直接优化了精度和召回率等感知指标，克服了传统监督微调的局限性。Falcon Perception-HD 在包含多达 500 个对象的密集场景中展示了最先进的性能，修复了诸如掩码重复等常见问题，并减少了对 NMS 等后处理步骤的需求。
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新型对抗性攻击针对SAM3图像分割模型
研究人员开发了通用概念扰动（UCD），这是一种专门针对SAM3图像分割模型的新型对抗性攻击。UCD学习一种单一的图像扰动，可以破坏模型在各种数据集中准确识别和分割概念的能力。这种攻击方法持续优于现有基线，显著降低了分割准确性和概念基础性能。学习到的扰动还表现出向SAM3新版本甚至视频推理的迁移能力，而无需重新优化。