SAM3-UNet：Segment Anything Model 3 的简化适配方案
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v1
摘要
本文提出 SAM3-UNet，这是一种为降低下游任务适配成本而设计的 Segment Anything Model 3（SAM3）简化变体。SAM3-UNet 由三个组件构成：SAM3 图像编码器、用于参数高效微调的简单适配器，以及轻量级 U-Net 风格解码器。针对镜像检测和显著物体检测等多个任务进行的初步实验表明，所提出的 SAM3-UNet 在性能上优于先前的 SAM2-UNet 和其他前沿方法，在 batch size 为 12 时训练所需 GPU 内存不足 6 GB。代码已公开发布于 https://github.com/WZH0120/SAM3-UNet。
引用
@article{arxiv.2512.01789,
title = {SAM3-UNet: Simplified Adaptation of Segment Anything Model 3},
author = {Xinyu Xiong and Zihuang Wu and Lei Lu and Yufa Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.01789},
year = {2025}
}
备注
Technical Report