論文の概要: Semantic-Edge Response Decoding of SAM3 for Zero-Shot Crack Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12292v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 03:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.017447
• Title: Semantic-Edge Response Decoding of SAM3 for Zero-Shot Crack Segmentation
• Title（参考訳）: ゼロショットクラックセグメンテーションのためのSAM3のセマンティックエッジ応答復号
• Abstract要約: SAM3デコーダ内の言語条件のセマンティック応答は,最終的なマスクよりも連続的かつ完全なクラック証拠を保っていることがわかった。 実験の結果、SERDはネイティブSAM3よりも一貫して改善され、比較されたゼロショットおよびオープンボキャブラリセグメンテーション法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9781029353176685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crack segmentation is essential for infrastructure inspection and structural health assessment, but existing high-performance methods typically require task-specific pixel-level annotations and training. Text-promptable vision foundation models enable zero-shot deployment, yet their final mask proposals are poorly suited to thin, fragmented, and low-contrast cracks, whose evidence may be suppressed, truncated, or over-expanded during mask generation. We find that language-conditioned semantic responses within the SAM3 decoder preserve more continuous and complete crack evidence than its final masks. Based on this observation, we propose Semantic-Edge Response Decoding (SERD), which interprets internal responses as a dense crack-likelihood field, calibrates them with a lightweight edge prior, and generates crack masks using a unified global threshold, without annotation or fine-tuning. Experiments on six public datasets show that SERD consistently improves over native SAM3 and outperforms the compared zero-shot and open-vocabulary segmentation methods, achieving an average Crack IoU of 61.14\%, 4.63 points higher than SAM3. Further analyses show that most gains arise from directly decoding internal semantic responses, while edge calibration improves structural recovery and false-positive control without increasing end-to-end inference overhead. These results suggest that, for thin and non-compact targets, internal continuous responses can provide a more transferable interface than the final masks of foundation models. Code is available at: https://github.com/xauat-liushipeng/SERD
• Abstract（参考訳）: クラックセグメンテーションは、インフラ検査と構造的健康評価に不可欠であるが、既存の高性能手法は、通常、タスク固有のピクセルレベルのアノテーションとトレーニングを必要とする。 テキスト・プロンプタブル・ビジョン・ファンデーション・モデルはゼロショットの展開を可能にするが、最終的なマスクの提案は薄い、断片化された、低コントラストの亀裂にはあまり適していない。 SAM3デコーダ内の言語条件のセマンティック応答は,最終的なマスクよりも連続的かつ完全なクラック証拠を保っていることがわかった。 本研究は, 内部応答を高密度き裂状体として解釈し, 先行して軽量なエッジで校正し, アノテーションや微調整なしに統一された大域しきい値を用いてひび割れマスクを生成するセマンティック・エッジ応答復号(SERD)を提案する。 6つの公開データセットの実験では、SERDはネイティブSAM3よりも一貫して改善され、比較されたゼロショットとオープンボキャブラリセグメンテーション法よりも優れており、平均クラックIoUは61.14\%、SAM3より4.63ポイント高い。 エッジキャリブレーションは、エンドツーエンドの推論オーバーヘッドを増大させることなく、構造回復と偽陽性制御を改善する。 これらの結果は、薄く非コンパクトなターゲットに対して、内部連続応答は基礎モデルの最終的なマスクよりも伝達可能なインターフェースを提供することができることを示唆している。 コードは、https://github.com/xauat-liushipeng/SERDで入手できる。

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