比Meta「分割一切AI」越来越全能！港科大版分割AI实现越来越强语义功能

推移的观察者和零部件形式化，我们采用解当此的观察者分类学和零部件分类学，以使得只有object标单单的信息也可以研读到一些统一标准的part形式化。例如，head是在大部分所有动物上都统一标准的part，我们期望三维从有标单单的dog head，cat head，sheep head等head里面研读到可时间推移的lion，tiger，panda等head的标识意志力。

Many-to-Many的多比较大研读：对于交互式切分里面的point输入，Semantic-SAM为了让6个prompt去输单单多比较大的切分结果，并用包含该首页的所有标单单切分来作为都由。这种从多个切分结果到多个切分标单单的Many-to-Many的比如说和都由，使得三维只能大幅提高极好的多比较大切分敏感度。

3. 实验

3.1 SA-1B 与统一标准切分信息集的重新组建基础训练

我们辨认单单，重新组建基础训练 SA-1B 和统一标准切分信息集可以大幅提高统一标准切分特质能，如对COCO切分和检测敏感度有大幅降低。

在基础训练SA-1B信息的流程里面，我们也辨认单单了为了让少量SA-1B的信息即可得到很好的敏感度。

3.2 SA-1B 与细比较大切分信息集的重新组建基础训练

同样的，重新组建基础训练 SA-1B 和细比较大切分信息集可以大幅提高零部件切分特质能。

4. 利用计算机

4.1 Semantic-SAM的prompt从大量信息里面传授给了固定来进行的表征

Semantic-SAM一共有6个可研读的prompt。对于多种不同图片的首页，观察每个prompt对应的切分结果，可以辨认单单每个prompt的切分常会对应一个固定的比较大。这得单单结论每个prompt传授给了一个固定的形式化层次，输单单更是加可控。

4.2 Semantic-SAM与SAM, SA-1B Ground-truth 的比较

每行最左面图表上的锯是应用程序首页的右边，(a)(b) 分别是Semantic-SAM和 SAM 的切分输单单， (c) 是包含应用程序首页的 Groud-truth 切分。与 SAM 相比之下，Semantic-SAM不具更是好的切分质量和更是丰富的比较大，方便应用程序想到到自己需要的切分比较大，可控特质更是好。

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