本文介绍了多种开放词汇语义分割模型的研究进展，包括ViL-Seg、Fusioner和OVFormer等。这些模型通过利用图像和文本数据，在无需密集标注的情况下实现了优异的分割效果，推动了计算机视觉的发展。研究还探讨了不同方法的优缺点及未来研究方向。

本文介绍了多种开放词汇语义分割方法，如ViL-Seg模型和Fusioner，强调利用图像和文本数据进行零样本学习。这些方法在多个基准数据集上表现优异，展现了广泛的应用潜力，推动了计算机视觉领域的发展。

本文介绍了多种基于图像文本交互的语义分割模型，如ViL-Seg和Fusioner。这些模型利用自然图像和文本数据进行零样本学习，显著提升了模型的泛化能力和分割效果，并在多个基准数据集上表现优异，推动了开放词汇语义分割的发展。