REBASE: Eliminação do Subespaço Referência-Fundo para Segmentação em Contexto sem Treinamento

arXiv:2607.09082v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: A segmentação em contexto sem treinamento permite que novas categorias de objetos sejam introduzidas no momento da inferência a partir de uma única imagem de referência anotada, eliminando o retreinamento e o custo de memória do aprendizado incremental por classe. Abordagens recentes alcançam isso combinando modelos de fundação de visão para correspondência semântica com redes de segmentação orientáveis por prompt, como o SAM. No entanto, seu desempenho é fundamentalmente limitado pela qualidade da correspondência entre imagens...