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摘要
本文介绍了一种全新的图像与视频上下文分割方法——基于循环一致性的DC-SAM框架。该框架通过提示微调技术，有效迁移SAM与SAM2模型在图像和视频上下文分割任务中的能力，实现了统一且高效的分割性能。研究团队还构建并发布了首个面向视频上下文分割的基准数据集IC-VOS，为后续研究提供了重要支撑。实验结果表明，DC-SAM在多个标准测试集上均表现出优异的分割精度与泛化能力，显著提升了上下文理解的完整性与时序一致性。
关键词
DC-SAM, 上下文分割, 循环一致性, 提示微调, IC-VOS
在图像与视频上下文分割任务中，保持跨帧的时序一致性是实现高质量分割的关键挑战。DC-SAM框架引入循环一致性机制，通过前向与后向的时序推理路径，确保每一帧的分割结果不仅符合当前画面内容，还能与前后帧保持逻辑连贯。该机制利用视频序列中的时间冗余性，在预测过程中构建闭环反馈，有效抑制了因遮挡、形变或光照变化导致的分割漂移问题。循环一致性不仅增强了模型对动态场景的理解能力，还显著提升了分割边界的稳定性与精确度，为视频上下文分割提供了强有力的约束条件。
DC-SAM框架采用提示微调技术，作为连接通用视觉模型与特定分割任务之间的桥梁。通过对SAM和SAM2模型引入可学习的提示向量，该方法在不改变原始模型权重的前提下，仅优化少量参数即可实现对上下文信息的精准捕捉。这种轻量化的迁移策略，使得SAM强大的零样本分割能力与SAM2在视频理解方面的优势得以充分释放，并被高效迁移到图像与视频上下文分割任务中。提示微调不仅降低了训练成本，还增强了模型对复杂语义场景的适应能力，展现出极强的任务泛化潜力。
DC-SAM框架的核心在于其统一的架构设计，能够同时处理图像与视频上下文分割任务。该框架以SAM和SAM2为基础模型，结合提示微调技术与循环一致性约束，构建了一个端到端的可训练系统。其创新之处在于首次将循环一致性机制融入基于提示学习的分割范式中，实现了跨模态、跨时序的信息融合。此外，DC-SAM无需额外的后处理模块即可输出高精度分割结果，极大提升了推理效率。整个架构兼顾了性能与实用性，为上下文感知的视觉理解开辟了新路径。
相较于传统分割方法，DC-SAM在多个标准测试集上展现出显著优势。传统方法通常依赖大量标注数据与复杂的多阶段流程，难以兼顾分割精度与时序一致性。而DC-SAM通过提示微调与循环一致性机制，在减少人工标注依赖的同时，实现了更优的整体性能。实验结果表明，该框架在分割精度、边界清晰度及运动连续性方面均优于现有主流方法，尤其在处理遮挡与快速运动场景时表现突出。这一进步标志着上下文分割技术正朝着更智能、更高效的统一模型方向迈进。
在图像与视频理解领域，上下文信息的精准捕捉始终是推动视觉智能进化的关键驱动力。然而，长期以来，视频上下文分割任务缺乏统一、权威的评估平台，导致不同方法之间的比较难以公平进行，研究进展也受到制约。正是在这一背景下，研究团队敏锐地意识到建立标准化基准的迫切需求，从而推出了首个专门面向视频上下文分割的基准——IC-VOS。该基准的诞生填补了该领域的空白，标志着上下文分割从零散探索走向系统化研究的新阶段。IC-VOS不仅回应了学术界对高质量数据集的期待，更承载着推动模型从“看得见”向“看得懂”跃迁的深层使命，为构建真正具备时序理解能力的视觉系统奠定了基石。
IC-VOS数据集精心选取了涵盖多种复杂动态场景的视频序列，确保其在对象运动、遮挡变化、光照干扰等方面的代表性与挑战性。每个视频均配有精细标注的像素级分割掩码，并强调上下文语义的一致性表达，从而支持对模型语义理解与时空连贯性的双重检验。评估标准方面，IC-VOS采用包括Jaccard指数、F-score以及时序一致性得分在内的多维度指标体系，全面衡量模型在分割精度与运动连续性上的表现。这些标准严格对应于真实应用场景中的核心需求，使得IC-VOS不仅是技术比拼的舞台，更是通向实用化视频理解的重要标尺。
IC-VOS的发布为视频分割领域注入了前所未有的活力。作为首个聚焦于上下文感知的视频分割基准，它不仅提供了可复现的实验环境，更引导研究者将注意力从孤立帧的分割精度转向跨帧语义一致性的深层探索。通过设立明确的任务目标与评估规范，IC-VOS促进了算法设计理念的革新，激励更多工作关注动态场景中的逻辑连贯与语义完整性。此外，其开放性和严谨性也为后续模型的迭代优化提供了坚实支撑，正在逐步成为衡量视频上下文理解能力的核心参考。
基于IC-VOS基准，研究团队对DC-SAM框架进行了系统性实验验证。实验设置覆盖多个标准测试集，严格遵循IC-VOS定义的训练与测试协议，确保结果的公正性与可比性。结果显示，DC-SAM在Jaccard指数和F-score上均显著优于现有主流方法，尤其在处理快速运动与部分遮挡场景时展现出更强的鲁棒性。更重要的是，其时序一致性得分大幅提升，证明循环一致性机制有效增强了跨帧预测的稳定性。这些成果不仅验证了提示微调与循环一致性结合的有效性，也充分体现了DC-SAM在统一图像与视频上下文分割任务上的领先优势。
DC-SAM框架通过引入循环一致性机制与提示微调技术，成功实现了SAM和SAM2在图像与视频上下文分割任务中的能力迁移，展现出卓越的分割精度与时序一致性。该方法无需复杂后处理即可实现高效推理，显著提升了对动态场景的理解能力。同时，研究团队发布的首个视频上下文分割基准IC-VOS，为领域内提供了标准化的评估平台，推动了上下文感知视觉理解的系统化发展。基于IC-VOS的实验结果表明，DC-SAM在多个关键指标上均优于现有主流方法，尤其在处理遮挡与快速运动场景时表现突出，验证了其在统一图像与视频上下文分割任务中的领先优势。