本研究評估了SAM 2在類別無關實例分割任務中的零樣本性能,涵蓋顯著實例分割(SIS)、偽裝實例分割(CIS)、陰影實例檢測(SID)和二分圖像分割(DIS)四個場景。結果表明,在自動模式下,SAM 2的性能低於SAM和特定任務方法,但在提供邊界框提示時,SAM 2在DIS任務中表現出色,顯示其在引導分割方面的潛力。
