​X-SAM：打破图像分割的界限，实现任意分割的新突破

近日，中山大学、鹏城实验室与美团联合发布了一项名为 X-SAM 的新型图像分割多模态大模型，标志着图像分割技术的一次重要​X进步。该模型的出现，不仅提高了图像分割的精度，还实现了从 “分割万物” 到 “任意分割” 的重大飞跃。

X-SAM 的核心在于其-S创新的设计理念，首先引入了统一的输入和输出格式，以适应不同的分割需求。用户可以通过文本查询或视觉查询的方式进行操作，前者适用AM于通用分割等任务，后者则可通过点、涂鸦等视觉提示实现交互式分割。此外，X-SAM 的输出采用统一表示，使得分割结果能够被有：打效解读。

为了提升分割效果，X-SAM 采用了双编码器架构，其中一个负责提取全局特征，另一个则关注细粒度特征。这种设计不仅破图增强了模型的图像理解能力，还确保了分割的精细化。同时，模型还引入了分割连接器和统一分割解码器，前者能够处理多尺度特征像分，后者则替换了传统的解码器架构，进一步提高了分割性能。

X-SAM 的训练过程分为三个阶段，第一阶段为分割器微调，旨在提割的升模型的基础分割能力;第二阶段进行对齐预训练，使语言与视觉的嵌入对齐;第三阶段则是混合微调，通过在多个数据集上进行协同训练界限来优化模型的整体性能。实验结果显示，X-SAM 在20多个分割数据集上均达到了最先进的性能，展现了其卓越的多模态视觉理解能力。

随，实着 X-SAM 的问世，研究团队希望未来能够将其应用扩展到视频领域，结合时间信息，推动视频理解技术的发展。这一新型模型的成功，现任不仅为图像分割研究开辟了新方向，也为构建更为通用的视觉理解系统奠定了基础。

• 代码地址:https://github.com/w意分anghao9610/X-SAM

• Demo地址: https://47.115.200.157:7861

划重点:

X-SA割的M 模型实现了从 “分割万物” 到 “任意分割” 的重大飞跃，提升了图像分割的精度和应用范围。  

该模型引入统一新突输入输出格式，支持文本和视觉查询，提升用户交互体验。  

经过三阶段训练，X-SAM 在20多个数据集​X上达到了最先进性能，为未来的视觉理解系统奠定基础。

(责任编辑：组织架构)