news 2025/12/19 10:12:48

SegEarth-OV3: Exploring SAM 3 for Open-Vocabulary Semantic Segmentation in Remote Sensing Images

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
SegEarth-OV3: Exploring SAM 3 for Open-Vocabulary Semantic Segmentation in Remote Sensing Images

文章目录

  • 0. Abstract
  • 1. Main
  • Reference
  • 彩蛋:katex

0. Abstract

概念性总结,机器翻译不准,以原文为准

大多数现有的方法都是免费的开放词汇
Most existing methods for training-free Open-Vocabulary

语义分割(OVSS)是基于CLIP的。
Semantic Segmentation (OVSS) are based on CLIP.


While

这些方法虽然取得了进展,但往往面临挑战
these approaches have made progress, they often face chal-

在精确定位或需要复杂的管道长度
lenges in precise localization or require complex pipelines

把单独的模块组合起来,尤指在遥感中
to combine separate modules, especially in remote sens-

在目前众多密集和小目标的场景中
ing scenarios where numerous dense and small targets are present.

最近,分段任何模型3 (SAM 3)
Recently, Segment Anything Model 3 (SAM 3)

提出了一种统一分割和识别的方法
was proposed, unifying segmentation and recognition in a

promptable框架。
promptable framework.

在本文中,我们提出了一个初步的
In th

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SAM 3: Segment Anything with Concepts

文章目录mainReferencemain Demo: https://segment-anything.com Code: https://github.com/facebookresearch/sam3 Website: https://ai.meta.com/sam3 Reference https://arxiv.org/pdf/2511.16719

作者头像 李华
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