研究者提出InstanceBench指代分割诊断基准
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研究者提出InstanceBench指代分割诊断基准
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AI 综述
Yuchen Li 等研究者提出 InstanceBench，一个以实例为中心的指代分割诊断基准，包含 6,194 张图像、9,264 个目标实例和 25,077 条人工校验表达，用同一目标的变体表达检验模型的指代逻辑与目标保持能力。 在 18 个模型家族、22 个原生掩码 RES checkpoint 上，最强 checkpoint 达到 67.1% mIoU，但 All@0.7 仅为 59.6%。失败分解显示，主要瓶颈在于目标选择，而非掩码解码。
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最新进展10月8日 12:00
InstanceBench：诊断指代分割中的指代推理与目标身份报道时间线
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10月8日
- arXiv cs.CVInstanceBench：诊断指代分割中的指代推理与目标身份
研究者推出 InstanceBench，一个以实例为中心的诊断基准，含 6,194 张图像、9,264 个目标实例和 25,077 条人工校验表达，用同目标变体检验指代逻辑与目标保持。在 18 个模型家族、22 个原生掩码 RES checkpoint 上，最强 checkpoint 达 67.1% mIoU 但 All@0.7 仅 59.6%，失败分解显示主要瓶颈是目标选择而非掩码解码。
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