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一次交互ღ★◈，「分割+识别+解释+描述」全搞定ღ★◈，同时支持图像ღ★◈、视频和长视频ღ★◈，文本&Mask同时输出必发bifaღ★◈！
由港中文MMLab必发bifaღ★◈、港理工ღ★◈、北京大学等机构开源的PAM（Perceive Anything Model）模型ღ★◈，能够在保留SAM2分割一切ღ★◈、追踪一切能力的基础上ღ★◈，同时输出丰富的语义信息清舞比翼双飞ღ★◈。
为了训练这样一个强大的模型ღ★◈，PAM团队还构建了一个超大规模高质量训练数据集ღ★◈：拥有150万个图像区域+60万个视频区域标注
实验结果表明ღ★◈，PAM仅使用3B参数ღ★◈，就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近SOTAღ★◈，且具备更优的推理效率和显存占用ღ★◈，真正实现性能与轻量的统一ღ★◈。
但它也有一个明显的局限ღ★◈：无法提供定位目标的任何语义信息（比如物体是什么ღ★◈、有何功能ღ★◈、处于什么状态等）ღ★◈。
一些最新的Video LLM模型尝试结合VLM和SAM2的强大视觉提示能力ღ★◈，进行视频理解ღ★◈。然而ღ★◈：
这些模型往往无法直接输出分割结果ღ★◈，或需要额外接入segment模型ღ★◈，流程复杂ღ★◈；模型体量通常非常庞大必发bifa官方网站ღ★◈，ღ★◈，对计算资源要求高清舞比翼双飞ღ★◈，不适用于轻量化bifaღ★◈、快速响应的实际场景（如AR/VRღ★◈、移动端推理等）ღ★◈。
而PAM（Perceive Anything Model）既保留了SAM2在图像和视频中分割ღ★◈、追踪一切物体的能力ღ★◈，同时可以输出丰富的语义信息ღ★◈：
对于图片ღ★◈，用户通过或者拖拽矩形框选中一个物体ღ★◈，PAM可以完成分割的同时ღ★◈，输出该物体的类别+解释+描述的详细语义信息ღ★◈！
而对于长视频ღ★◈，PAM在追踪分割用户选中物体的同时ღ★◈，会根据事件的变化ღ★◈，动态地输出流式描述ღ★◈，类似实时字幕
通过SAM2分割骨架+Semantic Perceiver+LLM并行解码ღ★◈，在保证轻量高效的前提下ღ★◈，实现了分割mask和语义信息并行输出的图像/视频区域级理解ღ★◈。
基于此方法清舞比翼双飞ღ★◈，PAM只使用了1.5B/3B参数的LLM head清舞比翼双飞ღ★◈，就可以输出非常丰富和鲁棒的语义信息ღ★◈。
为支撑PAM的训练ღ★◈，构建了一个大规模ღ★◈、多层次必发bifabifa必发ღ★◈！ღ★◈、高密度的图像与视频语义标注数据集ღ★◈，覆盖分类ღ★◈、解释ღ★◈、描述ღ★◈、时序事件等多个维度ღ★◈：
使用SoM（Set of Masks）方法精准定位目标区域**ღ★◈，结合强大的闭源VLM（如GPT-4o）生成三类语义信息ღ★◈：
对每段视频抽取6关键帧必发bifaღ★◈，合成为Storyboard格式的高分辨率图像ღ★◈；使用SoM高亮目标区域ღ★◈，作为提示引导ღ★◈；利用闭源VLM进行多帧联合推理ღ★◈，生成细节丰富ღ★◈、时间感知强的事件描述ღ★◈。
将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段每段片段重复Storyboard流程ღ★◈；并在生成描述时递归引入前一段文字内容ღ★◈，让字幕连贯衔接ღ★◈，保证上下文一致性ღ★◈。
可以看到ღ★◈，PAM-3B在PACO基准测试中达到最佳性能ღ★◈，超过先前最佳模型3.2%以上ღ★◈，并在LVIS基准测试中ღ★◈，就语义IoU而言清舞比翼双飞ღ★◈，超越了当前SOTA模型DAM-8Bღ★◈。
此外必发ღ★◈。ღ★◈，PAM首创了区域级的流式视频字幕能力必发bifaღ★◈，不仅能持续描述一个物体的行为ღ★◈，还能在连续事件中保持高度语义一致性ღ★◈，展现了强大的实际应用潜力清舞比翼双飞ღ★◈。
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