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Seg Zero 7B

由Ricky06662開發
Seg-Zero-7B是一種基於認知強化的零樣本圖像分割模型,採用解耦架構實現推理鏈引導的分割。
下載量 3,112
發布時間 : 3/7/2025

模型概述

該模型引入解耦架構,包含推理模型和分割模型。推理模型解釋用戶意圖並生成推理鏈和位置提示,分割模型使用這些提示生成像素級掩碼。通過GRPO強化學習訓練,無需顯式推理數據。

模型特點

零樣本泛化能力
無需顯式推理數據即可實現強大的零樣本泛化
解耦架構
分離推理和分割任務,提高模型解釋性和性能
認知強化訓練
使用GRPO進行強化學習訓練,實現湧現的測試時推理能力

模型能力

圖像分割
意圖理解
推理鏈生成
零樣本學習

使用案例

計算機視覺
異常物體檢測
識別圖像中不尋常的物體
生成像素級掩碼標記異常區域
語義分割
根據文本描述分割特定對象
生成精確的對象邊界掩碼
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