美总统隔9年再访华

从图像到视频的任意分割：X2SAM让MLLM 真正看懂像素级时空世界_蜘蛛资讯网

制仍然是固定长度的。对于很长的视频，或者目标长时间被遮挡、外观变化剧烈的情况，模型仍可能面临挑战。此外，X2SAM 是一个面向多任务的通用模型。在某些高度专门化的任务上，它可能仍不如针对单一任务深度优化的专家模型。          未来，研究团队计划进一步探索更高效的训练方法、更轻量的模型结构，以及更适合长视频的记忆

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   更高效的统一训练方式          为了同时学习图像和视频中的多种任务，X2SAM 采用了统一训练策略。相比直接将不同数据简单混合训练，X2SAM 的训练方式在保持性能的同时显著降低了计算成本。该策略将训练成本从约 5.2K GPU hours 降至约 3.3K GPU hour

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发布时间：07:53:54