HideAndSeg：基于自动提示的野生章鱼分割 AI 工具
计算机视觉与模式识别
2025-11-07 v1
摘要
分析章鱼在自然栖息地中的行为面临诸多挑战：其伪装能力强，皮肤纹理和颜色变化迅速，身体形态柔韧性强，经常遭遇遮挡，且受到水下光照不均和浑浊度变化的影响。针对缺乏大规模标注数据集的瓶颈，本文引入 HideAndSeg，一种新型、 minimally 监督的 AI 工具，用于分割章鱼视频。该工具为该任务建立了定量基准。HideAndSeg 将集成SAM2与自定义训练的YOLOv11目标检测器。首先，用户提供点坐标生成初始分割掩码，供YOLO模型训练使用。随后，本方法通过提供边界框提示自动化整个流程，无需进一步人工干预。我们引入两种无监督指标——时间一致性 和新颖组件计数 ——用于在缺乏真实 ground-truth 数据（即用于训练、验证和测试AI模型的真实世界信息）时，对分割质量进行定量评估并引导掩码细化。结果表明，HideAndSeg 能实现令人满意的性能，较人工提示方法显著降低分割噪声。该方法可在自然环境中重新识别并分割章鱼，即使在完全遮挡后也能恢复——而人工提示模型在此情形下会失败。通过减少对真实场景中人工分析的需求，本工作为更高效地研究野生cephalopod 行为提供了实用工具。
引用
@article{arxiv.2511.04426,
title = {HideAndSeg: an AI-based tool with automated prompting for octopus segmentation in natural habitats},
author = {Alan de Aguiar and Michaella Pereira Andrade and Charles Morphy D. Santos and João Paulo Gois},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.04426},
year = {2025}
}