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UNINEXT-Cutie: LSVOS挑战RVOS轨道的首个解决方案
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于Transformer架构的模型，通过新设计的CMA模块在少样本上构建多模态亲和力，解决了少样本的视频目标指代分割问题，并在实验中取得了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于Transformer架构的模型。
- 模型通过新设计的跨模态亲和力（CMA）模块在少样本上构建多模态亲和力。
- 该模型能够快速学习新的语义信息，适应不同场景。
- 为少样本的视频目标指代分割（FS-RVOS）问题提供了解决方案。
- 在新建立的FS-RVOS基准上进行了广泛实验。
- 实验结果显示模型在少数样本情况下能很好适应不同场景，达到了最先进性能。
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