計算コストを大幅に削減するオープンボキャブラリセグメンテーションフレームワークを提案

arXiv cs.CV ・ 2026-08-03

原題: EOVSAM: Efficient Open-Vocabulary Segmentation with SAM 3 in One Pass

AI による要約

SAM 3をシングルパス予測へと適応させ、計算コストを大幅に削減する効率的なオープンボキャブラリセグメンテーションフレームワーク「EOVSAM」を提案した。プロンプト条件付けを排除して効率的なマスクジェネレーターへと変更し、新しいアテンション集約戦略によってエンドツーエンドの分類性能を最適化した。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv cs.CV）をご確認ください。