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Seg Zero 7B Best On ReasonSegTest

由Ricky06662開發
Seg-Zero-7B是一個基於推理鏈引導的圖像分割模型,採用解耦架構,包含推理模型和分割模型,通過GRPO強化學習訓練實現零樣本泛化能力。
下載量 724
發布時間 : 4/9/2025

模型概述

該模型通過推理模型解釋用戶意圖並生成推理鏈和位置提示,分割模型利用這些提示生成像素級掩碼,適用於圖像分割任務。

模型特點

解耦架構
採用推理模型和分割模型分離的架構,推理模型負責生成推理鏈和位置提示,分割模型負責生成像素級掩碼。
零樣本泛化
通過GRPO強化學習訓練,無需顯式推理數據,實現強大的零樣本泛化能力。
推理鏈引導
推理模型生成顯式推理鏈,引導分割模型更準確地完成圖像分割任務。

模型能力

圖像分割
零樣本推理
像素級掩碼生成

使用案例

計算機視覺
醫學圖像分割
用於醫學圖像中的器官或病變區域分割。
高精度的像素級分割結果。
自動駕駛場景理解
用於自動駕駛中的道路、車輛和行人分割。
即時且準確的分割效果。
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