Tiny-YOLOSAM：快速混合图像分割

Segment Anything Model (SAM) 能够实现可提示的高质量分割，但在延迟敏感的场景中往往计算开销过大。TinySAM 是一种轻量级、从 SAM 蒸馏得到的变体，保留了强大的零样本掩码质量，但其“segment-everything”模式仍需数百个提示，且实际运行速度仍较慢。我们首先在 COCO val2017 上使用官方检查点复现 TinySAM，结果在 AP 上与报告值相差不足 0.03%，建立了可靠的实验基线。基于此，我们提出 Tiny-YOLOSAM，一种快速混合管道，利用最新的 YOLO 检测器（YOLOv12）为 TinySAM 生成显著前景对象的边界框提示，并在 YOLO 引导的掩码未覆盖区域补充稀疏点提示。实验表明，在 COCO val2017 上，该混合系统在类别无关覆盖率方面显著提升（AR 从 16.4% 提升至 77.1%，mIoU 从 19.2% 提升至 67.8%），同时将端到端运行时间从 49.20 秒/图像缩短至 10.39 秒/图像（加快 4.7 倍），在 Apple M1 Pro CPU 上实现。这些结果表明，检测器引导的提示结合有针对性的稀疏采样，是实用全场景分割中替代密集“segment-everything”提示的有效方法。