論文の概要: Taming SAM3 in the Wild: A Concept Bank for Open-Vocabulary Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06333v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 02:59:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.201169
• Title: Taming SAM3 in the Wild: A Concept Bank for Open-Vocabulary Segmentation
• Title（参考訳）: 野生でのSAM3のモデリング:オープン語彙セグメンテーションの概念バンク
• Authors: Gensheng Pei, Xiruo Jiang, Yazhou Yao, Xiangbo Shu, Fumin Shen, Byeungwoo Jeon,
• Abstract要約: TextscConceptBankは、視覚的証拠とプロンプトの整合性を取り戻すためのフレームワークだ。 我々のアプローチは、クラスワイドなビジュアルプロトタイプによるターゲットドメインの証拠をアンロックし、(textitii)マイニングの代表者はデータドリフト下でのアウトリーチを抑えることをサポートし、(textitiii)コンセプトドリフトの修正のために候補概念を融合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.427604620940734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent introduction of \texttt{SAM3} has revolutionized Open-Vocabulary Segmentation (OVS) through \textit{promptable concept segmentation}, which grounds pixel predictions in flexible concept prompts. However, this reliance on pre-defined concepts makes the model vulnerable: when visual distributions shift (\textit{data drift}) or conditional label distributions evolve (\textit{concept drift}) in the target domain, the alignment between visual evidence and prompts breaks down. In this work, we present \textsc{ConceptBank}, a parameter-free calibration framework to restore this alignment on the fly. Instead of adhering to static prompts, we construct a dataset-specific concept bank from the target statistics. Our approach (\textit{i}) anchors target-domain evidence via class-wise visual prototypes, (\textit{ii}) mines representative supports to suppress outliers under data drift, and (\textit{iii}) fuses candidate concepts to rectify concept drift. We demonstrate that \textsc{ConceptBank} effectively adapts \texttt{SAM3} to distribution drifts, including challenging natural-scene and remote-sensing scenarios, establishing a new baseline for robustness and efficiency in OVS. Code and model are available at https://github.com/pgsmall/ConceptBank.
• Abstract（参考訳）: 最近導入された \texttt{SAM3} は、Open-Vocabulary Segmentation (OVS) を \textit{promptable concept segmentation} を通じて革命させた。 視覚分布がシフト(\textit{data drift})または条件付きラベル分布がターゲット領域で進化(\textit{concept drift})すると、視覚的エビデンスとプロンプトのアライメントが崩壊する。 本稿では,パラメータフリーキャリブレーションフレームワークであるtextsc{ConceptBank}を紹介し,このアライメントをオンザフライで復元する。 静的なプロンプトに固執するのではなく、ターゲット統計からデータセット固有の概念バンクを構築する。 我々のアプローチ (\textit{i}) は、クラスワイドなビジュアルプロトタイプを通してターゲットドメインのエビデンスをアンロックし、 (\textit{ii}) 地雷の代表者はデータドリフト下でのアウトリーの抑制を支援し、 (\textit{iii}) は、概念ドリフトの修正のために候補概念を融合する。 我々は,<textsc{ConceptBank} が,自然シーンやリモートセンシングのシナリオに挑戦し,OVS における堅牢性と効率性のための新たなベースラインを確立することを含む,分散ドリフトに対して,効果的に \texttt{SAM3} を適用することを実証した。 コードとモデルはhttps://github.com/pgsmall/ConceptBank.comで入手できる。

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