UnSAMv2：无标注实现任意粒度分割

研究者 Junwei Yu、Trevor Darrell 和 XuDong Wang 提出 UnSAMv2，一种无需任何人工标注即可在任意粒度上分割一切的方法。据其论文，该方法仅用 6K 无标注图像和 0.02% 额外参数，便显著增强 SAM-2，覆盖交互式、全图和视频分割任务。 论文称，UnSAMv2 通过自监督学习实现这一能力，目标是在不依赖人工标注的前提下完成任意粒度的分割。上述效果为论文作者的说法。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。