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上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通過參考示例指導(dǎo)模型實現(xiàn)對特定目標的自動化分割 。 盡管 SAM 憑借卓越的零樣本泛化能力為此提供了強大的基礎(chǔ) ， 但將其應(yīng)用于此仍受限于提示（如點或框）構(gòu)建 ， 這樣的需求不僅制約了批量推理的自動化效率 ， 更使得模型在處理復(fù)雜的連續(xù)視頻時 ， 難以維持時空一致性 。
北京郵電大學(xué)聯(lián)合南洋理工大學(xué)等機構(gòu)發(fā)表的 IEEE TPAMI 期刊論文《DC-SAM: In-Context Segment Anything in Images and
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