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成色18k.8.35mb菠萝分割/识别/解说一个模型搞定!3B参数刷新视觉理解SOTA

实验结果表明,PAM仅使用3B参数,就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近SOTA,且具备更优的推理效率和显存占用,真正实现性能与轻量的统一。 这些模型往往无法直接输出分割结果,或需要额外接入segment模型,流程复杂;模型体量通常非常庞大,对计算资源要求高,不适用于轻量化、快速响应的实际场景(如AR/VR、移动端推理等)。 为支撑PAM的训练,构建了一个大规模、多层次、高密度的图像与视频语义标注数据集,覆盖分类、解释、描述、时序事件等多个维度: 对每段视频抽取6关键帧,合成为Storyboard格式的高分辨率图像;使用SoM高亮目标区域,作为提示引导;利用闭源VLM进行多帧联合推理,生成细节丰富、时间感知强的事件描述。 将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段每段片段重复Storyboard流程;并在生成描述时递归引入前一段文字内容,让字幕连贯衔接,保证上下文一致性。 此外,PAM首创了区域级的流式视频字幕能力,不仅能持续描述一个物体的行为,还能在连续事件中保持高度语义一致性,展现了强大的实际应用潜力。

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📸 王书华记者 刘泽明 摄
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📸 靳磊记者 王月国 摄
🔞 上海交通大学、临港实验室联合培养研究生张仲岳和周卓敏,复旦大学智能复杂体系实验室本科生邱子杰,复旦大学附属中山医院博士生吴英成,西湖大学工学院博士后李舒雅和临港实验室青年研究员王鼎言为共同第一作者。7788.gov.cm
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