MGD-SAM2: A Second-Generation Universal Segmentation Model with Multi-View Guided Detail Enhancement

本研究针对高分辨率无类别分割中细粒度细节分割的挑战，提出了MGD-SAM2模型，通过整合多视角特征交互来提高分割精度。该模型引入多个新模块，显著提升了局部细节和全局语义的提取能力，实验结果显示其在多个数据集上的表现优越，具有良好的泛化能力。

AI生成摘要 本研究提出MGD-SAM2模型，旨在提高高分辨率无类别分割的细粒度细节分割精度。通过整合多视角特征，模型显著增强了局部细节和全局语义的提取能力，实验结果表明其在多个数据集上表现优异。

MGD-SAM2 model 无类别分割 特征整合 细粒度 高分辨率
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：7 天前。
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