SAM+CLIP擦出创新火花！模型组合大法霸榜CVPR顶会！

在一些数据稀缺或标注成本高的领域，比如医疗、生态学等，SAM和CLIP的结合是个非常务实且热门的研究切入点。

这不仅是因为它同时拥有强大的通用分割能力、深刻的语义理解能力，以及最吸引人的零样本能力，应用价值巨大；也在于这方向很适合快速发表高质量论文，源于它在计算资源的需求，以及应用驱动类创新的获取方面的优势。

这点也可以在CVPR2025的众多相关论文上看出，而且根据这些成果，未来这方向的创新将围绕自动化、鲁棒性、专业化展开。

CorrCLIP: Reconstructing Patch Correlations in CLIP for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

方法：论文提出的CorrCLIP方法，以CLIP为基础，借助SAM生成区域掩码重构图像补丁交互范围以减少类间相关性，还结合DINO优化相似度值，并通过特征优化与分割图校正，提升开放词汇语义分割性能。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

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创新点：

• 指出类间相关性影响CLIP分割性能，用SAM定补丁交互范围、DINO算相似度值，减少类间相关性。
• 设特征优化模块（补空间细节、提语义表征）和地图校正模块（用SAM掩码优化分割图）。
• 八个数据集验证，CorrCLIP优于主流方法，还能与其他方法结合提效，且性能与CLIP零样本能力正相关。

SAMWISE:Infusing Wisdom in SAM2 for Text-Driven Video Segmentation

方法：论文提出的SAMWISE方法，以SAM2为基础，结合CLIP文本编码器，新增跨模态时序适配器注入文本和时序信息、用条件记忆编码器缓解SAM2跟踪偏差，实现文本驱动的流式视频分割，且不微调SAM2权重也不依赖外部模型。

创新点：

• 设计跨模态时序适配器（CMT），在SAM2中注入文本语义与时序信息，实现模态交互和动态建模，且不微调SAM2权重。
• 针对SAM2的跟踪偏差，提出条件记忆编码器（CME），检测文本匹配新对象以调整跟踪焦点。
• 仅新增不足5M参数，不依赖外部模型，在多个数据集上实现文本驱动流式视频分割的SOTA性能。

Harnessing Vision Foundation Models for High-Performance, Training-Free Open Vocabulary Segmentation

方法：论文提出Trident训练-free框架，以CLIP为基础，结合SAM构建全局关联矩阵实现子图像特征全局聚合（解决CLIP分辨率局限），还融入DINO并将CLIP分割结果转成提示供SAM优化，提升开放词汇语义分割性能。

创新点：

• 提“先拼接后分割”范式，用SAM建全局关联矩阵聚合CLIP和DINO的子图像特征，解CLIP高分辨率处理局限。
• 把CLIP分割结果转成点、框、掩码提示给SAM，调掩码系数，提分割精细度。
• 搭训练-free Trident框架，整合CLIP、DINO、SAM，八个数据集超主流方法，还能助LVLMs提效。

SAIST: Segment Any Infrared Small Target Model Guided by Contrastive Language-Image Pretraining

方法：论文提出SAIST框架，以CLIP和SAM为核心，用SR-CLIP生成视觉-文本提示，CG-SAM结合红外成像方程引导SAM检测红外小目标，还构建多模态数据集MIRSTD。

创新点：

• 提出SAIST框架，首将视觉-语言多模态融合用于红外小目标检测，性能优于主流方法。
• 设计SR-CLIP（生成精准视-文提示）和CG-SAM（结合红外成像方程优化检测）两大核心组件。
• 构建首个多模态红外小目标数据集MIRSTD，整合多个现有数据集的红外图像并搭配 GPT-4V 生成且人工校验的文本描述，以提供丰富数据支撑。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

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