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SAM 2.1
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研究人员寻求arXiv推荐以支持其Locate-SAM2计算机视觉论文
两位独立研究员正在为其关于名为Locate-SAM2的新型计算机视觉系统的论文寻求推荐。该系统通过一个轻量级适配器连接NVIDIA的LocateAnything-3B和Meta的SAM 2.1，旨在确定选择的定位器是否会影响模块化文本到掩码（text-to-mask）流程中的掩码质量。他们的工作在RefCOCO数据集上展示了具有竞争力的性能，达到了0.772 mIoU，并包含了详细的比较、消融研究以及失败案例分析。
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TinySAM 2 提供高效视频分割，具有极度内存压缩
研究人员开发了 TinySAM 2，这是 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 的一个更高效版本，用于视频分割和对象跟踪。TinySAM 2 采用内存质量管理机制和联合时空令牌压缩，显著降低了内存存储和计算成本。通过这些优化，该模型仅使用 7% 的内存令牌和 3% 的训练数据即可达到 SAM 2.1 性能的 90%，使其更适合在资源受限的设备上部署。