M2N2V2：多模态无监督和免训练交互分割

本研究解决了以往交互分割方法中缺乏有效训练和深度引导的问题，提出了一种新颖的无监督的点提示交互分割框架M2N2V2。通过引入深度信息和自适应评分函数，本方法显著减少了片段大小波动，提升了交互效率与准确性，在多个公共数据集上取得了竞争性结果，缩小了无监督与监督方法之间的差距。

本研究提出了一种新颖的无监督点提示交互分割框架M2N2V2，解决了以往方法的训练和引导问题，提升了效率与准确性，缩小了无监督与监督方法之间的差距。

M2N2V2 交互分割 准确性 效率 无监督
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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