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个人主页网站html,360优化大师下载官网,优化网站服务,无代码开发平台全免费超高分辨率的遥感图像上的分割结果#xff0c;原文链接#xff1a;SAM3遥感https://mp.weixin.qq.com/s/2Dq2vhtPjdfGcGbgnvlDag 在之前谈到开放词汇分割方案时#xff0c;必然离不开免训练的 CLIP 派系和 SAM 辅助派系两大类#xff0c;但前者在精确定位方面常常面临挑战…超高分辨率的遥感图像上的分割结果原文链接SAM3遥感https://mp.weixin.qq.com/s/2Dq2vhtPjdfGcGbgnvlDag在之前谈到开放词汇分割方案时必然离不开免训练的 CLIP 派系和 SAM 辅助派系两大类但前者在精确定位方面常常面临挑战后者则通常依赖于复杂的多阶段流程。典型的如遥感图像分析领域上述问题更为突出。如何在包含成千上万密集小型目标如车辆、小型建筑与广阔无定形背景如农田、水域的复杂场景中实现精准的像素级识别更棘手的是真实世界的遥感应用需要处理几乎无限的视觉概念从突发的灾害损毁到新建的城市设施模型必须能够理解从未见过的物体类别。具备可提示概念分割的SAM3非常适配开放词汇分割任务但直接应用预训练的SAM3模型进行特定任务的处理可行吗在特定领域中应用SAM3到底需不需要微调呢今天给大家介绍的来自西交大的一篇工作基于 SAM 3 的统一架构提供了一个比复杂的 CLIP 集成方法更强大且更简单的基础模型用于遥感图像分析且完全无需额外训练项目代码已开源、论文链接如下。# Paper SegEarth-OV3: Exploring SAM 3 for Open-Vocabulary Semantic Segmentation in Remote Sensing Images # 论文 https://arxiv.org/pdf/2512.08730 # 代码 https://github.com/earth-insights/SegEarth-OV-3一、传统方法的双难困境长期以来遥感开放词汇语义分割领域被两大技术路线所主导但它们各自存在明显缺陷CLIP 派系基于CLIP的免训练方法如MaskCLIP、SCLIP虽然避免了训练成本但由于CLIP本身是为图像级分类设计将其直接用于像素级定位时往往产生粗糙、模糊的边界。SAM 辅助派系RemoteSAM 和 InstructSAM 利用基于SAM的流程将分割与更广泛的解耦任务统一起来。然而这些方法通常依赖于复杂的多阶段流程需要多个独立模型协同工作或者需要针对遥感场景仍需专门训练。二、SAM3统一架构的降维打击SAM3 的架构特性与遥感场景完美适配而且能力都是原生内置的无需额外的训练或复杂的集成。比如密集小目标、无定形背景、类别稀疏性以及开放词汇需求都是遥感分析面临的四大挑战。SAM3 将分割、识别、存在性判断统一在一个简洁的框架中。其中三项技术与视觉无限概念的遥感图像场景天然适配。解耦的三头架构语义头、实例头、存在性头各司其职可提示的概念分割用户可通过文本描述直接指导模型内置前景判断存在性头能自动判断目标是否存在于场景中三、SegEarth-OV3无需训练的遥感分割遥感图像中存在两种截然不同的区域需要像素级语义连续性的无定形物体以及需要实例级边界精确度的可计数事物。利用 SAM3 的实例头专门处理可计数对象保证边界精确利用其语义头处理无定形区域保持土地覆盖的完整性。另外在遥感场景中一个完整的土地覆盖词汇表可能包含上百个类别但单个图像块通常只包含其中少数几个。这种高类别稀疏性导致大量不必要的计算和误报。SAM3 的存在性头提供了完美的解决方案它能够快速判断某个概念是否存在于当前场景中从而在早期就过滤掉大量无关类别将计算资源集中在真正相关的识别任务上。SegEarth-OV3 的有效性在17个遥感数据集和三个通用场景基准上进行了评估展示了在多类语义分割和单类提取任务中的最先进性能零训练成本完全使用原始 SAM3 权重无需任何微调边界精度提升相比 CLIP 基线上边界清晰度提升30%以上处理效率优化存在性过滤减少40%不必要的计算通用性强不仅在遥感场景有效在自然图像分割基准上也表现优异SAM3 的解耦架构本身就能胜任遥感开放词汇分割复杂流程和领域训练可能不再是必选项。文末有其他几篇遥感领域大模型的文章介绍小伙伴们可留言区回复‘加群’进入大模型交流群、视觉应用落地交流群