論文の概要: Promptable Fire Segmentation: Unleashing SAM2's Potential for Real-Time Mobile Deployment with Strategic Bounding Box Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21782v1
• Date: Sat, 18 Oct 2025 09:15:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.506753
• Title: Promptable Fire Segmentation: Unleashing SAM2's Potential for Real-Time Mobile Deployment with Strategic Bounding Box Guidance
• Title（参考訳）: Promptable Fire Segmentation: SAM2の戦略的バウンディングボックス誘導によるリアルタイムモバイルデプロイメントの可能性
• Authors: Emmanuel U. Ugwu, Zhang Xinming,
• Abstract要約: 本稿では,火災セグメンテーションのためのSAM2変種を包括的に評価する。 3つのファイアデータセットにまたがるモバイル指向の変種(TinySAM, MobileSAM)とともに,SAM2.1の4つの変種(tiny, small, base_plus, large)を体系的に評価した。 実験結果から,バウンディングボックスは自動および単一点ベースアプローチより一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fire segmentation remains a critical challenge in computer vision due to flames' irregular boundaries, translucent edges, and highly variable intensities. While the Segment Anything Models (SAM and SAM2) have demonstrated impressive cross-domain generalization capabilities, their effectiveness in fire segmentation -- particularly under mobile deployment constraints -- remains largely unexplored. This paper presents the first comprehensive evaluation of SAM2 variants for fire segmentation, focusing on bounding box prompting strategies to enhance deployment feasibility. We systematically evaluate four SAM2.1 variants (tiny, small, base_plus, large) alongside mobile-oriented variants (TinySAM, MobileSAM) across three fire datasets using multiple prompting strategies: automatic, single positive point (SP), single positive point + single negative point (SP+SN), multiple positive points (MP), bounding box (Box), and hybrid variants (Box+SP and Box+MP). Our experimental results demonstrate that bounding box prompts consistently outperform automatic and single point-based approaches, with Box+MP achieving the highest mean IoU (0.64) and Dice coefficient (0.75) on the Khan dataset. Lightweight variants such as TinySAM and MobileSAM further reduce memory and computational costs, making them more suitable for latency-tolerant edge scenarios. Overall, this work provides critical insights for deploying promptable segmentation models in fire monitoring systems and establishes benchmarks for future research in domain-specific SAM applications. Code is available at: https://github.com/UEmmanuel5/ProFSAM
• Abstract（参考訳）: 火のセグメンテーションは、火の不規則な境界、半透明の縁、高度に可変な強度のために、コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 Segment Anything Models (SAMとSAM2)は、ドメイン横断の優れた一般化機能を示しているが、ファイアセグメンテーション(特にモバイルデプロイメントの制約下での)の有効性は、まだ明らかにされていない。 本報告では, 火のセグメンテーションのためのSAM2変種を包括的に評価し, 展開可能性を高めるためのバウンディングボックスに焦点をあてる。 自動, 単一正点(SP), 単正点+単負点(SP+SN), 多重正点(MP), 有界箱(Box), ハイブリッド変種(Box+SP, Box+MP), ハイブリッド変種(Box+SP, Box+MP)を用いて, 移動指向変種(TinySAM, MobileSAM)とともにSAM2.1の4変種(tiny, small, base_plus, large)を系統的に評価した。 実験結果から,ボックス+MPは平均IoU (0.64) とDice係数 (0.75) をハーンデータセット上で達成し,バウンディングボックスが一貫した自動的および単点的アプローチよりも優れていることが示された。 TinySAMやMobileSAMといった軽量版はメモリと計算コストをさらに削減し、レイテンシに耐性のあるエッジシナリオに適している。 全体として、この研究は消防監視システムに迅速なセグメンテーションモデルを展開するための重要な洞察を与え、ドメイン固有のSAMアプリケーションにおける将来の研究のためのベンチマークを確立する。 コードは、https://github.com/UEmmanuel5/ProFSAMで入手できる。

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