通过对齐器和提示器提升DINO表示在水下实例分割中的能力
计算机视觉与模式识别
2025-11-12 v1
摘要
水下实例分割 UIS 将像素级理解与实例级判别相结合，是海洋资源勘探和生态保护中的关键技术。近年来，由DINO等代表性大规模预训练视觉基础模型在下游复杂任务上取得了显著进展。本文证明DINO可作为UIS的有效特征学习器，我们提出DiveSeg—a 基于两个关键组件的新框架：(1) AquaStyle 对齐器，用于将水下颜色风格特征嵌入DINO微调过程中，以促进对水下领域的更好适应。(2) ObjectPrior 提示器，将基于二值分割的提示纳入模型，为需要对象级和实例级推理的实例分割任务提供必要指导。我们在流行的UIIS和USIS10K数据集上进行了深入实验，结果表明DiveSeg实现了最先进的性能。代码：https://github.com/ettof/Diveseg
引用
@article{arxiv.2511.08334,
title = {Empowering DINO Representations for Underwater Instance Segmentation via Aligner and Prompter},
author = {Zhiyang Chen and Chen Zhang and Hao Fang and Runmin Cong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.08334},
year = {2025}
}
备注
AAAI 2026