开放词汇实例分割模型

语义几何解耦

将语义识别与轮廓建模解耦，跨类别轮廓迁移更强，对未见物体泛化更好。

Wu, Yejun · Zhan, Jiao · 郭迟 · 张沪寅

Knowledge-Based Systems 2026

技术优势

轮廓学习不再被语义拖累

轮廓网络只专注于几何边界演化，语义定位由检测器负责，因此能学到跨类别可迁移的边界表示。

面向开放词汇的实例分割更可行

语义-几何解耦消除了对特定类别语义监督的依赖，轮廓建模不再被限定在训练过的类别上。

轮廓从粗到细逐层精化

HPCR 模块利用多尺度特征迭代更新轮廓，能更好地贴合复杂边界。

应用场景

• 开放词汇感知：直接对任意文本查询分割目标，无需为每个新类别重新训练。
• 群体机器人感知：群体机器人可共享文本查询，协作分割环境中各类未见目标。
• 工业机器人抓取：工业机器人可按文本指令定位并分割任意工件，适应柔性产线。
• 无人机视觉：无人机可按文本描述在空中识别并分割地面目标，无需预定义类别。