論文の概要: DeCoDrift: Stabilizing Decoder Coupling in Closed-Loop Foundation Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25730v1
• Date: Mon, 25 May 2026 11:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.8422
• Title: DeCoDrift: Stabilizing Decoder Coupling in Closed-Loop Foundation Segmentation
• Title（参考訳）: DeCoDrift: クローズドループファウンデーションセグメンテーションにおけるデコーダ結合の安定化
• Abstract要約: フィードバックループは、マスクデコーダのクロスアテンションがターゲットオブジェクトとのアライメントを徐々に失い、繰り返しにわたってエラーが蓄積されるような、以前見過ごされた障害モード、デコーダ結合ドリフトを誘導できることを示す。 DeCoDriftは、トレーニング不要な推論時間安定化フレームワークで、更新の速やかな制限とイテレーション間のデコーダ結合の保存を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.431493144418712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation segmentation models such as Segment Anything Model (SAM) are now routinely used in iterative pipelines, where each predicted mask is fed back as the next prompt. This practice turns segmentation into a closed-loop dynamical process, yet the decoder-level behavior of these systems remains largely unexamined. We show that this feedback loop can induce a previously overlooked failure mode, decoder coupling drift, in which the mask decoder's cross-attention progressively loses alignment with the target object, causing errors to accumulate across iterations. We study this phenomenon by instrumenting SAM's mask decoder and deriving ground-truth-free measures of prompt-image coupling, attention stability, and temporal consistency. On volumetric electron microscopy data, these decoder-internal signals reveal that standard iterative prompting systematically degrades attention alignment and temporal coherence relative to oracle-anchored feedback. We then formalize iterative prompting as a discrete-time dynamical system and show how proximal anchoring reduces error amplification in the feedback loop. Building on this analysis, we introduce DeCoDrift, a training-free inference-time stabilization framework that constrains prompt updates and preserves decoder coupling across iterations. Across extensive experiments, DeCoDrift consistently improves attention stability, temporal coherence, and segmentation quality over standard iterative prompting, without retraining or ground-truth supervision. More broadly, our results show that decoder-internal dynamics are not merely diagnostic: they provide actionable signals for stabilizing foundation segmentation models in closed-loop use.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)のようなファンデーションセグメンテーションモデルは現在、繰り返しパイプラインで日常的に使用され、予測された各マスクが次のプロンプトとして返される。 この慣行はセグメンテーションを閉ループのダイナミックなプロセスに変換するが、これらのシステムのデコーダレベルの挙動はほとんど検討されていない。 このフィードバックループは、マスクデコーダのクロスアテンションがターゲットオブジェクトとのアライメントを徐々に失い、繰り返しにわたってエラーが蓄積されるような、以前見過ごされた障害モードであるデコーダ結合ドリフトを誘導できることを示す。 SAMのマスクデコーダを計測し, 即時結合, 注意安定, 時間的整合性など, 地道な対策を導出することにより, この現象を解明する。 ボリューム電子顕微鏡データでは、これらのデコーダ-内部信号は、標準的な反復的刺激が、オラクル-アンコールされたフィードバックに対する注意のアライメントと時間的コヒーレンスを体系的に低下させることを示している。 次に、離散時間力学系として反復的プロンプトを定式化し、フィードバックループにおける近位アンカーがエラー増幅をいかに低減するかを示す。 この分析に基づいて、トレーニング不要な推論時間安定化フレームワークであるDeCoDriftを紹介します。 広範な実験を通じて、DeCoDriftは、トレーニングや地道の監督なしに、標準的な反復的プロンプトよりも注意安定、時間的コヒーレンス、セグメンテーション品質を一貫して改善する。 より広範に、我々はデコーダ内部力学は単なる診断ではなく、閉ループ使用における基礎セグメントモデルの安定化のための実用的な信号を提供することを示した。

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