WSESeg：冬季运动器材分割数据集及交互式分割基线

本文介绍了一个新数据集，包含十个冬季运动器材类别的实例分割掩码，称为 WSESeg（Winter Sports Equipment Segmentation）。此外，我们对该数据集进行交互式分割实验，以探索高效后续标注的可能性。将 SAM 和 HQ-SAM 模型作为基础模型用于执行用户引导的分割。为衡量其声称的泛化能力，我们在 WSESeg 上对其进行评估。由于交互式分割在测试时创建易于利用的ground truth 数据方面具有优势，我们将测试各种在线适应方法，以探索在无需显式微调模型的情况下进行改进的潜力。我们的实验表明，所述适应方法显著降低了失败率（FR）和点击次数（NoC）指标，从而更快地获得更好的交互式分割结果。