How Universal Are SAM2 Features?

📄 arXiv: 2510.17051v1 📥 PDF

作者: Masoud Khairi Atani, Alon Harell, Hyomin Choi, Runyu Yang, Fabien Racape, Ivan V. Bajic

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-19

备注: This work has been accepted for publication in IEEE Picture Coding Symposium (PCS) 2025

💡 一句话要点

量化通用视觉模型与分割专用模型特征的泛化能力差异

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉基础模型 特征通用性 特征专业化 信息论 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有通用视觉模型与专用模型在特征编码效率上存在权衡，但其内在机制尚未充分理解。
  2. 论文核心思想是量化通用模型Hiera与分割专用模型SAM2在不同任务上的性能差异，以此评估特征专业化的代价。
  3. 实验结果表明，SAM2在空间任务上表现出色，但在语义任务上不如Hiera，揭示了特征专业化带来的信息损失。

📝 摘要（中文）

本文研究了通用视觉基础模型和专用模型之间的权衡，这对高效的特征编码设计至关重要，但尚未被完全理解。通过比较通用Hiera编码器和分割专用模型SAM2的特征通用性，我们探讨了这种权衡。使用轻量级可训练颈部网络来探测其冻结特征的适应性，我们量化了专业化的信息论成本。结果表明，虽然SAM2的专业化在深度估计等空间相关任务中非常有效，但这是有代价的。在姿态估计和图像描述等概念上较远的任务中，SAM2编码器的性能不如其通用前辈Hiera，这表明更广泛的语义信息存在可衡量的损失。对SAM2的新型跨颈部分析表明，每个级别的适应都会产生进一步的表征瓶颈。我们的分析阐明了特征通用性中的这些权衡，为设计用于各种下游应用的高效特征编码和适应策略提供了量化基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用视觉模型和分割专用模型在特征表达能力上的差异问题。现有方法缺乏对这种差异的量化分析，无法指导高效的特征编码设计。具体来说，通用模型虽然适用范围广，但在特定任务上可能效率不高；而专用模型虽然在特定任务上表现出色，但泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是通过信息论的方法，量化通用模型和专用模型在不同任务上的性能差异，以此评估特征专业化的代价。通过设计轻量级的可训练颈部网络，探测冻结特征的适应性，从而衡量模型在不同任务上的信息损失。

技术框架：整体框架包括两个主要的编码器：通用编码器Hiera和分割专用编码器SAM2。这两个编码器的输出特征被输入到不同的轻量级颈部网络中，这些颈部网络针对不同的下游任务进行训练，例如深度估计、姿态估计和图像描述。通过比较不同编码器在不同任务上的性能，可以评估其特征的通用性和专业性。此外，论文还进行了跨颈部分析，以研究不同级别的适应如何影响表征能力。

关键创新：论文的关键创新在于量化了通用模型和专用模型之间的特征差异，并揭示了特征专业化带来的信息损失。通过设计轻量级的颈部网络，可以有效地探测冻结特征的适应性，从而评估模型的泛化能力。此外，跨颈部分析也为理解不同级别的适应如何影响表征能力提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用轻量级的可训练颈部网络，以减少对原始特征的干扰；2) 选择具有代表性的下游任务，包括空间相关的任务（如深度估计）和语义相关的任务（如姿态估计和图像描述）；3) 设计跨颈部分析，以研究不同级别的适应如何影响表征能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，SAM2在深度估计等空间相关任务上表现出色，但在姿态估计和图像描述等概念上较远的任务中，其性能不如通用模型Hiera。这表明SAM2的专业化是以牺牲更广泛的语义信息为代价的。此外，跨颈部分析表明，每个级别的适应都会产生进一步的表征瓶颈。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细描述（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导视觉基础模型的选择和设计，例如，在资源受限的场景下，可以根据具体任务选择合适的模型，避免过度专业化带来的信息损失。此外，该研究还可以用于设计更高效的特征编码和适应策略，从而提高视觉模型的性能和泛化能力。未来，该研究可以扩展到其他类型的模型和任务，例如，自然语言处理和语音识别。

📄 摘要（原文）

The trade-off between general-purpose foundation vision models and their specialized counterparts is critical for efficient feature coding design and is not yet fully understood. We investigate this trade-off by comparing the feature versatility of the general-purpose Hiera encoder against the segmentation-specialized Segment Anything Model 2 (SAM2). Using a lightweight, trainable neck to probe the adaptability of their frozen features, we quantify the information-theoretic cost of specialization. Our results reveal that while SAM2's specialization is highly effective for spatially-related tasks like depth estimation, it comes at a cost. The specialized SAM2 encoder underperforms its generalist predecessor, Hiera, on conceptually distant tasks such as pose estimation and image captioning, demonstrating a measurable loss of broader semantic information. A novel cross-neck analysis on SAM2 reveals that each level of adaptation creates a further representational bottleneck. Our analysis illuminates these trade-offs in feature universality, providing a quantitative foundation for designing efficient feature coding and adaptation strategies for diverse downstream applications.