Fugu-MT 論文翻訳(概要): StAR: Segment Anything Reasoner

論文の概要: StAR: Segment Anything Reasoner

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14382v1
Date: Sun, 15 Mar 2026 13:43:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.784509
Title: StAR: Segment Anything Reasoner
Title（参考訳）: StAR:Segment Anything Reasoner
Abstract要約: Segment Anything Reasoner (StAR)は、複数の視点からデザイン空間を洗練する包括的なフレームワークである。 StARは、広範囲なベンチマークでベースモデルよりも大幅に向上している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.958150552719296
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As AI systems are being integrated more rapidly into diverse and complex real-world environments, the ability to perform holistic reasoning over an implicit query and an image to localize a target is becoming increasingly important. However, recent reasoning segmentation methods fail to sufficiently elicit the visual reasoning capabilities of the base mode. In this work, we present Segment Anything Reasoner (StAR), a comprehensive framework that refines the design space from multiple perspectives-including parameter-tuning scheme, reward functions, learning strategies and answer format-and achieves substantial improvements over recent baselines. In addition, for the first time, we successfully introduce parallel test-time scaling to the segmentation task, pushing the performance boundary even further. To extend the scope and depth of reasoning covered by existing benchmark, we also construct the ReasonSeg-X, which compactly defines reasoning types and includes samples that require deeper reasoning. Leveraging this dataset, we train StAR with a rollout-expanded selective-tuning approach to activate the base model's latent reasoning capabilities, and establish a rigorous benchmark for systematic, fine-grained evaluation of advanced methods. With only 5k training samples, StAR achieves significant gains over its base counterparts across extensive benchmarks, demonstrating that our method effectively brings dormant reasoning competence to the surface.
Abstract（参考訳）: AIシステムがより急速に、多様で複雑な現実世界環境に統合されるにつれて、暗黙のクエリとターゲットをローカライズするイメージに対して、全体的な推論を行う能力がますます重要になっている。しかし、近年の推論分割法は、ベースモードの視覚的推論能力を十分に引き出すことができない。本稿では、パラメータチューニングスキーム、報酬関数、学習戦略、解答形式など、デザイン空間を多面的に洗練する総合的なフレームワークであるSegment Anything Reasoner(StAR)について述べる。さらに,セグメンテーションタスクに並列テストタイムスケーリングを導入し,パフォーマンス境界をさらに推し進めることに成功した。既存のベンチマークでカバーされている推論の範囲と深さを拡張するために、推論タイプをコンパクトに定義し、より深い推論を必要とするサンプルを含むReasonSeg-Xを構築する。このデータセットを活用して、StARをロールアウト拡張選択チューニングアプローチでトレーニングし、ベースモデルの潜在推論能力を活性化し、高度なメソッドの体系的できめ細かい評価のための厳密なベンチマークを確立する。 5kのトレーニングサンプルだけで、StARは広範囲なベンチマークでベースよりも大幅に向上し、我々の手法が効果的に地表に休息的推論能力をもたらすことを示した。

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